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基于加权复杂网络度熵和的癫痫发作检测方法
被引量：
9
1
作者
张汉勇
孟庆芳
+1 位作者
杜蕾
刘明敏
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期273-280,共8页
癫痫发作检测一直是一项富有挑战性的工作,随着癫痫发病率的增加,高性能癫痫自动检测算法在临床上可以减轻医务工作者的工作量,具有重要的临床医学研究意义。提出基于加权水平可视图的癫痫检测新方法。首先利用加权水平可视图将单通道...
癫痫发作检测一直是一项富有挑战性的工作,随着癫痫发病率的增加,高性能癫痫自动检测算法在临床上可以减轻医务工作者的工作量,具有重要的临床医学研究意义。提出基于加权水平可视图的癫痫检测新方法。首先利用加权水平可视图将单通道脑电信号转化为复杂网络,并提取生成的复杂网络的度的平方和权重度分布熵两个特征;最后将两个特征之和作为单特征输入到线性分类器中,用来识别癫痫间歇期和发作期信号。对波恩大学的癫痫脑电数据集进行实验,评价所提出的检测算法的性能。使用该癫痫脑电数据集间歇期和发作期各100个实验样本,样本长度为1 024。实验结果表明,所提出的方法具有较高的分类精度,可达到98.5%。由于分类的特征为单特征,所以更加简单高效,可用于癫痫发作在线自动检测。
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关键词
癫痫发作检测
脑电信号
复杂网络
加权水平可视图
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职称材料
题名
基于加权复杂网络度熵和的癫痫发作检测方法
被引量：
9
1
作者
张汉勇
孟庆芳
杜蕾
刘明敏
机构
济南大学信息科学与工程学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期273-280,共8页
基金
国家自然科学基金(61671220,61201428)
文摘
癫痫发作检测一直是一项富有挑战性的工作,随着癫痫发病率的增加,高性能癫痫自动检测算法在临床上可以减轻医务工作者的工作量,具有重要的临床医学研究意义。提出基于加权水平可视图的癫痫检测新方法。首先利用加权水平可视图将单通道脑电信号转化为复杂网络,并提取生成的复杂网络的度的平方和权重度分布熵两个特征;最后将两个特征之和作为单特征输入到线性分类器中,用来识别癫痫间歇期和发作期信号。对波恩大学的癫痫脑电数据集进行实验,评价所提出的检测算法的性能。使用该癫痫脑电数据集间歇期和发作期各100个实验样本,样本长度为1 024。实验结果表明,所提出的方法具有较高的分类精度,可达到98.5%。由于分类的特征为单特征,所以更加简单高效,可用于癫痫发作在线自动检测。
关键词
癫痫发作检测
脑电信号
复杂网络
加权水平可视图
Keywords
epileptic seizure detection
EEG signal
complex network
weighted horizontal visibility graph
分类号
R742.1 [医药卫生—神经病学与精神病学]
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加权复杂网络度熵和的癫痫发作检测方法
张汉勇
孟庆芳
杜蕾
刘明敏
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
9
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