标题:基于样本熵与小波包能量特征提取和Real AdaBoost算法的正常期、癫痫间歇与发作期的脑电自动检测
作者:张健钊;姜威;贲晛烨
作者机构:[张健钊] 山东大学信息科学与工程学院, 济南, 山东 250100, 中国.;[姜威] 山东大学信息科学与工程学院, 济南, 山东 250100, 中国.;[贲晛烨] 山东大学信息科学与工 更多
通讯作者:Jiang, Wei(jwimage@sdu.edu.cn)
通讯作者地址:[Jiang, W] School of Information Science and Engineering, Shandong UniversityChina;
来源:生物医学工程学杂志
出版年:2016
卷:33
期:6
页码:1031-1038
DOI:10.7507/1001-5515.20160166
关键词:脑电图; 癫痫; Real AdaBoost算法; 样本熵; 纠错编码
摘要:脑电图(EEG)分析已被广泛应用于疾病的诊断,针对癫痫患者的脑电检测可及时对患者的发病情况作出判断,具有很强的实用价值,因此急需癫痫脑电自动检测 、诊断分类技术。为实现患者正常期、癫痫发作间期和发作期各时段脑电的快速、高精度自动检测分类,本文提出一种基于样本熵(SampEn)与小波包能量特 征提取结合纠错编码(ECOC)Real AdaBoost算法的脑电自动分类识别方法。将输入信号的样本熵值和4层小波包分解后的部分频段能量作为特征,并用纠错编码和Real AdaBoost算法相结合的方式对其进行分类。本文采用德国波恩大学癫痫数据库实验数据(含正常人清醒、睁眼与清醒、闭眼,癫痫患者间歇期致痫灶外与致 痫灶内及癫痫发作期5组脑电信号)进行了方法有效性检验。研究结果表明,该方法有较强的脑电特征分类识别能力,尤其对癫痫间歇期脑电信号识别率提升显著, 上述5组3个时期不同特征脑电信号的平均识别率可达96.78%,优于文献已报道的多种算法且有较好稳定性与运算速度及实时应用潜力,可在临床上对癫痫疾 病的预报及检测起到良好的辅助决策作用。
收录类别:EI;CSCD;SCOPUS
资源类型:期刊论文
原文链接:https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85043418092&doi=10.7507%2f1001-5515.20160166&partnerID=40&md5=de5a8c2ffa15ab212a123d68cf62965e
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