【摘 要】
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脑电图(EEG)作为电生理信号具有无创性、成本低等优点,因此在临床上得到广泛应用.但是医生对于神经系统疾病(如癫痫)的诊断往往是基于对生理信号波形的观察,这样很容易忽略信号在波形上的微小变化.同一种疾病可能具有不同的波形,不同疾病之间波形也可能相似,不同的医生由于经验的不同对于同一种疾病的电生理信号可能具有不同的认识,很难避免判读时的主观性,当信号量较大时降低了疾病诊断的准确性和工作效率.脑电图作
【机 构】
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中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系
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脑电图(EEG)作为电生理信号具有无创性、成本低等优点,因此在临床上得到广泛应用.但是医生对于神经系统疾病(如癫痫)的诊断往往是基于对生理信号波形的观察,这样很容易忽略信号在波形上的微小变化.同一种疾病可能具有不同的波形,不同疾病之间波形也可能相似,不同的医生由于经验的不同对于同一种疾病的电生理信号可能具有不同的认识,很难避免判读时的主观性,当信号量较大时降低了疾病诊断的准确性和工作效率.脑电图作为时间序列是非平稳的,这又为判读工作增加了难度.近年来,疾病的自动诊断技术得到发展,但是目前多数研究仍然存在困境,比如未考虑到疾病状态下数据呈现出新的分布,只考虑到序列内的相关而忽略序列间的相关性,在较多导联时诊断效果较好而在导联较少时诊断效果较差等.本研究的目的在于提取合适的特征以实现疾病的分类,为疾病自动诊断技术的发展提供一定参考.
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