标题:基于梯度boosting的癫痫脑电检测方法(英文)
作者:陈爽爽;周卫东;耿淑娟;袁琦;王纪文;
作者机构:[陈爽爽;周卫东;耿淑娟;袁琦;王纪文]山东大学苏州研究院;[陈爽爽;周卫东;耿淑娟;袁琦;王纪文]山东大学信息科学与工程学院;[陈爽爽;周卫东;耿淑娟;袁琦;王纪文]山 更多
来源:Journal of Measurement Science and Instrumentation
出版年:2015
期:01
页码:96-102
关键词:脑电信号;癫痫检测;小波变换;波动指数;梯度boosting
摘要:自动癫痫脑电检测对癫痫的诊断具有重要意义,可以减轻监测长期脑电的工作强度。本文提出和探讨一种基于梯度boosting的长程脑电癫痫检测的新机器学习算法。该算法提取长程脑电的相对波动指数作为特征,采用梯度boosting算法训练分类器来识别发作和正常脑电。最后采用平滑和\"collar\"技术作为后处理进一步提高检测准确率。利用弗莱堡21位病人的脑电数据对该癫痫检测算法进行评估,实验表明,该算法的平均灵敏度为94.6%,误检率为0.18/h。
资源类型:期刊论文
原文链接:http://kns.cnki.net/kns/detail/detail.aspx?FileName=CSKX201501018&DbName=CJFQ2015
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