【摘 要】
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目的：癫痫是一种由大脑神经元突发性异常放电,导致瞬时的大脑功能障碍的慢性疾病,对患者的脑部神经有很大的影响.但现在对脑电图的判读一直靠人工进行,主观因素大、劳动强度高
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目的：癫痫是一种由大脑神经元突发性异常放电,导致瞬时的大脑功能障碍的慢性疾病,对患者的脑部神经有很大的影响.但现在对脑电图的判读一直靠人工进行,主观因素大、劳动强度高,并很难实现大规模筛查识别等问题依然存在.因此,在平稳状态下对癫痫脑电信号筛选算法的研究就可以解决这一问题并辅助医生更准确、便捷的对患者是否患有癫痫做出判断,为后续的系列研究提供依据.
方法：本文提出了数学形态学的骨架抽取改进算法对在平稳状态下的癫痫脑电信号进行识别.首先对正常脑电图的幅值和周期进行分析;其次与小波变换法、离散S变换法、样本熵法和技师诊断观察值进行比较;最后应用到对癫痫脑电图的识别.
结果：实验结果表明这种算法的可行性和可靠性较高,且对癫痫信号的识别率较其他三种方法高,达到了将近79％.
结论：数学形态学的骨架抽取改进算法可以满足医生对癫痫信号识别的要求.
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