【摘 要】
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针对癫痫发作给病人带来的巨大伤害,为临床治疗留下足够空余时间,提出一个可以预测癫痫发作的系统模型。对21名癫痫病人进行研究,提取具有较低算法复杂度的排列熵构成特征向
【机 构】
:
太原理工大学信息与计算机学院,太原理工大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503272,61305142,61373101,61741212);山西省自然科学青年基金资助项目(2015021090,201601D202042);博士后基金资助项目(2016M601287);山西省回国留学人员科研资助项目(2016-037);山西省重点研发计划资助项目(201603D111014)
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针对癫痫发作给病人带来的巨大伤害,为临床治疗留下足够空余时间,提出一个可以预测癫痫发作的系统模型。对21名癫痫病人进行研究,提取具有较低算法复杂度的排列熵构成特征向量,将其输入支持向量机(support vector machine,SVM)训练出学习模型,用来识别发作期样本,利用投票机制充分考虑病人差异来判断所处状态,最终实现癫痫的实时预测。结果表明,其中81%的发作可以提前平均50多分钟预测到,且具有较低的误报率。为癫痫发作预测系统的理论研究打下坚实基础。
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