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基于微状态方法的癫痫脑电信号识别研究被引量：6: 1; 作者熊馨罗剑花 +2 位作者武瑞锋林岚贺建峰《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期1671-1677,共7页; 癫痫发作时脑神经元异常放电,严重危及人的生命,准确识别癫痫脑电信号对癫痫诊断具有重大意义,对此使用微状态分析法对癫痫脑电信号进行识别研究。各选取11名癫痫患者和健康人,计算癫痫发作、癫痫未发作和健康人脑电微状态的传统特征(... 展开更多; 关键词癫痫脑电癫痫脑电信号识别微状态分析法多特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去噪方法被引量：8: 2; 作者杨陈军野梅娜 +1 位作者李艳艳张瑞《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期795-800,共6页; 在癫痫性发作的自动检测中,脑电信号的去噪对检测结果起着至关重要的作用。文中提出了一种新的基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去噪方法。该方法首先利用ICA将多通道癫痫脑电信号分解为若干独立分量;其次基于独立分量与脑电信号间的夹... 展开更多; 关键词独立成分分析小波阈值癫痫脑电信号余弦相似性样本熵超限学习机; 在线阅读下载PDF 职称材料

多尺度多粒度解耦蒸馏模糊分类器及其在癫痫脑电信号检测中的应用: 3; 作者蒋云良金森洋 +2 位作者张雄涛刘凯宁申情《计算机科学》 2025年第9期37-46,共10页; 在癫痫脑电信号检测任务中,深度学习方法具有强大的深度表达能力,但可解释性较差,Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊分类器虽具备良好的基于模糊规则的可解释性,但其建模能力有限。为了更好地兼顾癫痫检测模型的性能与可解释性,提出了一种多... 展开更多; 关键词 TSK模糊分类器癫痫脑电信号检测多尺度多粒度知识蒸馏可解释性; 在线阅读下载PDF 职称材料

非平衡数据处理方法在癫痫发作检测中的应用被引量：2: 4; 作者野梅娜李艳艳 +1 位作者杨陈军张瑞《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期789-794,共6页; 非平衡数据集是指数据集中的某类样本数量远大于其他样本的数量。对于此类数据,类分布的不平衡会直接导致很多分类算法的失效。文中基于K-means聚类,Silhouette指标和M-近邻下采样提出一种新的数据平衡方法(K-S-M)。该方法首先用K-mean... 展开更多; 关键词非平衡数据集 Silhouette指标 K-MEANS算法 M-近邻下采样癫痫性发作癫痫脑电信号; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于微状态方法的癫痫脑电信号识别研究被引量：6: 1; 作者熊馨罗剑花武瑞锋林岚贺建峰; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明医科大学第一附属医院神经内科; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期1671-1677,共7页; 基金国家自然科学基金项目(82060329,8206070143)。; 文摘癫痫发作时脑神经元异常放电,严重危及人的生命,准确识别癫痫脑电信号对癫痫诊断具有重大意义,对此使用微状态分析法对癫痫脑电信号进行识别研究。各选取11名癫痫患者和健康人,计算癫痫发作、癫痫未发作和健康人脑电微状态的传统特征(出现频率、平均持续时间、覆盖率和转移概率)、Hurst指数、动态特征(ACF和AIF),进行差异性分析并使用SVM进行分类。在1 Hz~40 Hz频段,癫痫发作和健康人、癫痫发作和癫痫未发作、癫痫未发作和健康人的传统特征、Hurst指数、动态特征均有显著差异,三种特征融合的准确率分别为99.9%、96.3%、96.3%,均高于其他频带(delta、theta、alpha、beta和gamma)的准确率。癫痫脑电微状态特征能被准确识别,1 Hz~40 Hz频段多参数特征融合能有效提高分类准确率。; 关键词癫痫脑电癫痫脑电信号识别微状态分析法多特征; Keywords epileptic EEG epilepsy EEG signal recognition microstate analysis multi-feature; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去噪方法被引量：8: 2; 作者杨陈军野梅娜李艳艳张瑞; 机构西北大学医学大数据研究中心; 出处《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期795-800,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61473223) 陕西省自然科学基础研究计划基金资助项目(2014JM1016); 文摘在癫痫性发作的自动检测中,脑电信号的去噪对检测结果起着至关重要的作用。文中提出了一种新的基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去噪方法。该方法首先利用ICA将多通道癫痫脑电信号分解为若干独立分量;其次基于独立分量与脑电信号间的夹角余弦识别含噪独立分量并用小波阈值对其去噪处理;最终,在去噪后的癫痫脑电信号与原始癫痫脑电信号中提取样本熵作为脑电特征,并结合超限学习机完成癫痫性发作的自动检测。实验结果表明,在去噪后癫痫脑电信号上的分类性能均优于原始癫痫脑电信号,该文所提方法一定程度上达到了自动去除脑电噪声的效果。同时,该方法避免了去噪过程中对噪声人工辨别及干净参考噪声选取等问题。; 关键词独立成分分析小波阈值癫痫脑电信号余弦相似性样本熵超限学习机; Keywords independent component analysis （ICA） wavelet threshold epileptic EEGs cosine similarity sample entropy extreme learning machine （ELM）; 分类号 O29 [理学—应用数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多尺度多粒度解耦蒸馏模糊分类器及其在癫痫脑电信号检测中的应用: 3; 作者蒋云良金森洋张雄涛刘凯宁申情; 机构湖州师范学院信息工程学院; 出处《计算机科学》 2025年第9期37-46,共10页; 基金国家自然科学基金(62376094,U22A20102) 浙江省大学生科技创新活动计划项目(新苗人才计划)(2024R430B021)。; 文摘在癫痫脑电信号检测任务中,深度学习方法具有强大的深度表达能力,但可解释性较差,Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊分类器虽具备良好的基于模糊规则的可解释性,但其建模能力有限。为了更好地兼顾癫痫检测模型的性能与可解释性,提出了一种多尺度多粒度解耦蒸馏模糊分类器(MMDD-TSK-FC)。首先,训练不同卷积核大小的一维卷积神经网络作为教师模型,目的是充分提取脑电信号在不同尺度上的特征信息;其次,将教师模型的输出结果软化生成软标签,最小化其与对应不同规则粒度TSK模糊分类器输出软标签之间的Kullback-Leible散度,以实现深度特征表示知识的有效迁移,同时最小化学生模型输出与真实标签的交叉熵损失;最后,通过投票法整合多个TSK模糊分类器的输出结果。同时,借由多粒度的TSK模糊分类器生成的多组由繁至简的IF-THEN规则,为模型检测依据提供可解释表达。在Bonn和新德里HauzKhas癫痫脑电数据集上的实验结果充分验证了MMDD-TSK-FC的优势,其相比经典TSK分类器提升了约5%的准确率,优于其他深度知识蒸馏模型约3%。; 关键词 TSK模糊分类器癫痫脑电信号检测多尺度多粒度知识蒸馏可解释性; Keywords Takagi-Sugeno-Kang fuzzy classifier Epileptic EEG signal detection Multi-scale Multi-granularity Knowledge distillation Interpretability; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非平衡数据处理方法在癫痫发作检测中的应用被引量：2: 4; 作者野梅娜李艳艳杨陈军张瑞; 机构西北大学医学大数据研究中心; 出处《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期789-794,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61473223) 陕西省自然科学基础研究计划基金资助项目(2014JM1016); 文摘非平衡数据集是指数据集中的某类样本数量远大于其他样本的数量。对于此类数据,类分布的不平衡会直接导致很多分类算法的失效。文中基于K-means聚类,Silhouette指标和M-近邻下采样提出一种新的数据平衡方法(K-S-M)。该方法首先用K-means算法对多数类样本进行多次聚类并选取最优聚类个数,然后采用M-近邻下采样对聚类后的数据进行采样,将采样后的点最终构成平衡数据,并对得到的平衡数据进行癫痫性发作的自动检测。实验结果表明,文中所提方法可以很好地处理非平衡数据,减少数据信息损失,同时可以提高非平衡数据分类的有效性。; 关键词非平衡数据集 Silhouette指标 K-MEANS算法 M-近邻下采样癫痫性发作癫痫脑电信号; Keywords imbalance data set Silhouette index K-means clustering method M-neighboring under-sam- piing epileptic seizure electroencephalograph （EEG）; 分类号 O29 [理学—应用数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于微状态方法的癫痫脑电信号识别研究	熊馨罗剑花武瑞锋林岚贺建峰	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去噪方法	杨陈军野梅娜李艳艳张瑞	《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2016	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	多尺度多粒度解耦蒸馏模糊分类器及其在癫痫脑电信号检测中的应用	蒋云良金森洋张雄涛刘凯宁申情	《计算机科学》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料
4	非平衡数据处理方法在癫痫发作检测中的应用	野梅娜李艳艳杨陈军张瑞	《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料