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题名自适应多尺度熵在脑死亡诊断中的应用
被引量：2
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作者
倪力
曹建庭
王如彬
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机构
华东理工大学认知神经动力研究所
日本琦玉工业大学大学院工学研究科
日本理化研究所脑科学研究中心
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出处
《动力学与控制学报》
2014年第1期74-78,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11232005)
教育部博士点基金资助项目(20120074110020)~~
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文摘
本文引入自适应多尺度熵的方法,并结合当前常用的经验模型分解的方法,使得数据尺度能自适应的被获取.通过从原数据中不断移除低频或高频成分,自适应多尺度熵能够在"从粗糙到精细"或是"从精细到粗糙"的尺度下用样本熵估计求得.模拟结果用来确认了其有效性,同时我们将其应用到脑死亡诊断中,用来区分脑死亡病人和昏迷病人在脑电信号上的不同.
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关键词
脑电信号
脑死亡诊断
自适应多尺度熵
样本熵
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Keywords
EEG signal, brain death diagnosis, adaptive multi-scale entropy, sample entropy
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分类号
R312
[医药卫生—基础医学]
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题名改进的多尺度熵算法及其情感脑电特征提取性能分析
被引量：2
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作者
李昕
谢佳利
侯永捷
王金甲
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机构
燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所
河北省测试计量技术及仪器重点实验室
北京工业大学生命科学与生物工程学院
前景光电技术有限公司
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期865-870,共6页
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基金
国家自然科学基金(nsfc61473339)
河北省自然科学基金(F2014203204)
中国博士后科学基金(2014M550582)资助项目
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文摘
进行了用多尺度熵提取情感脑电特征的研究,针对传统的基于多尺度熵的特征提取算法在粗粒化过程中存在重要信息丢失以及尺度选择过小造成特征不显著、尺度过大造成计算过度复杂的问题,提出了一种改进的多尺度熵算法。该改进算法通过自适应多尺度熵中本征模态函数的个数确定尺度,而且为突出脑电信号的微小变化,对脑电信号进行自适应二值化处理,充分挖掘特征并降低算法复杂性。利用Deap国际标准情感分析数据库并基于优化支持向量机分类器实现了情感脑电特征识别,进行了改进算法与传统多尺度熵算法的性能比较。结果表明,改进算法的分类准确率较传统多尺度熵算法提高了12.33%,较自适应多尺度熵算法提高了7.27%,表明改进算法是一种有效的脑电特征提取算法。
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关键词
情感脑电
多尺度熵
自适应多尺度熵
改进的多尺度熵
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Keywords
emotional EEG, multiscale entropy, adaptive multiscale entropy, improved multiscale entropy
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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