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题名基于多变量符号转移熵的癫痫脑电分析
被引量：3
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作者
刘倩倩
戴加飞
李锦
王俊
侯凤贞
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机构
南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室
南京军区南京总医院
陕西师范大学物理学与信息技术学院
中国药科大学理学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2016年第5期983-988,共6页
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基金
国家自然科学基金(61271082
61201029
+5 种基金
61102094
61401518)资助项目
江苏省重点研发计划(BE2015700)资助项目
江苏省自然科学基金(BK20141432)资助项目
南京军区南京总医院基金(2014019)资助项目
中国药科大学中央高校基本科研业务费专项资金(FY2014LX0039)资助项目
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文摘
大脑神经元细胞群的异常同步放电是癫痫的病因,这种异常放电是目前诊断癫痫的重要依据。利用复杂度理论来分析癫痫信号已经成为研究热点,而符号转移熵是反应系统混乱程度的一种非线性指标,在研究癫痫脑电信号特征的提取中有重要的作用。符号转移熵一般都是用来衡量两个变量之间的动力学特征及方向性信息,忽略了多个变量之间相互作用。本文基于多变量符号转移熵研究分析了癫痫脑电信号,实验中将原始信号符号化后通过数值分析,对导联信号及信号长度的选取以及稳健性分析,表明该方法能够对正常人与癫痫病人的脑电信号进行显著区分,且该算法稳健可靠,该研究结果对临床辅助诊断有帮助。
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关键词
脑电信号
多变量符号转移熵
复杂度理论
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Keywords
EEG signal
multivariate symbolic transfer entropy
complexity theory
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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