【摘 要】
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孤独症谱系障碍(ASD)儿童的早期诊断至关重要。脑电图(EEG)是最常用于神经成像的技术之一,其使用方便并且包含信息丰富。本文从ASD儿童和正常儿童的EEG信号中提取近似熵(ApEn
【机 构】
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河北大学电子信息工程学院,燕山大学电气工程学院,北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61761166003)
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孤独症谱系障碍(ASD)儿童的早期诊断至关重要。脑电图(EEG)是最常用于神经成像的技术之一,其使用方便并且包含信息丰富。本文从ASD儿童和正常儿童的EEG信号中提取近似熵(ApEn)、样本熵(SaEn)、排序熵(PeEn)和小波熵(WaEn)四种熵特征,应用独立样本t检验分析组间差异,利用支持向量机(SVM)学习算法为不同脑区的每种熵测量建立分类模型,最后通过置换检验搜索优化子集,使SVM模型实现最佳性能。结果表明,与正常对照组相比,ASD儿童脑电复杂度较低;在所有四种熵中,WaEn的分类性能优于其他熵;分类效果在不同脑区表现出差异性,其中额叶区域表现最佳;最后经过特征选择,筛选出六个特征,建立分类模型,分类准确率最高提高到84.55%。本研究结果可为孤独症的早期发现提供帮助。
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