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癫痫脑电特征波的综合检测分类方法研究
被引量：
9
1
作者
万柏坤
郑旭媛
+2 位作者
朱欣
杨春梅
吕杨生
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期215-218,共4页
本文将小波变换、人工神经网络、专家规则判据等多种检测方法有机地结合起来 ,用于癫痫脑电特征波的检测与分类 ,以充分发挥不同方法的优势。这种综合检测分类方法是先将预处理的多导脑电时间序列经小波变换将脑电中癫痫特征波在不同尺...
本文将小波变换、人工神经网络、专家规则判据等多种检测方法有机地结合起来 ,用于癫痫脑电特征波的检测与分类 ,以充分发挥不同方法的优势。这种综合检测分类方法是先将预处理的多导脑电时间序列经小波变换将脑电中癫痫特征波在不同尺度下分离出来 ,再对选出的癫痫嫌疑波进行特征参数提取 ,然后把特征参数送入已经训练好的人工神经网络进行分类识别 ,最后再由专家规则判断筛选并作出检测分类统计报告。研究表明 ,该方法具有很好的信号特征提取和屏蔽随机噪声能力 ,获得了较好的检出率 ;尤其适合于非平稳、非线性生物医学信号的检测分类 。
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关键词
综合检测分类方法
脑电
癫痫特征波
小波变换
人工神经网络
专家判据
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职称材料
题名
癫痫脑电特征波的综合检测分类方法研究
被引量：
9
1
作者
万柏坤
郑旭媛
朱欣
杨春梅
吕杨生
机构
天津大学精密仪器学院生物医学工程与科学仪器系
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期215-218,共4页
基金
天津市自然科学基金资助项目 (993 60 75 11)
天津市重点学科建设基金资助
文摘
本文将小波变换、人工神经网络、专家规则判据等多种检测方法有机地结合起来 ,用于癫痫脑电特征波的检测与分类 ,以充分发挥不同方法的优势。这种综合检测分类方法是先将预处理的多导脑电时间序列经小波变换将脑电中癫痫特征波在不同尺度下分离出来 ,再对选出的癫痫嫌疑波进行特征参数提取 ,然后把特征参数送入已经训练好的人工神经网络进行分类识别 ,最后再由专家规则判断筛选并作出检测分类统计报告。研究表明 ,该方法具有很好的信号特征提取和屏蔽随机噪声能力 ,获得了较好的检出率 ;尤其适合于非平稳、非线性生物医学信号的检测分类 。
关键词
综合检测分类方法
脑电
癫痫特征波
小波变换
人工神经网络
专家判据
Keywords
EEG
Epileptic EEG waves
Wavelet transformation
Artificial neural networks
Expert criterion
分类号
R742.1 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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作者
出处
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被引量
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1
癫痫脑电特征波的综合检测分类方法研究
万柏坤
郑旭媛
朱欣
杨春梅
吕杨生
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002
9
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