【摘 要】
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该文使用时频分析和人工神经网络方法实现了对脑电图中癫痫波的自动检测,很大程度上减轻了医生的负担.癫痫波的时频特征提取是识别的关键.使用时频分析方法对带有癫痫波的脑
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该文使用时频分析和人工神经网络方法实现了对脑电图中癫痫波的自动检测,很大程度上减轻了医生的负担.癫痫波的时频特征提取是识别的关键.使用时频分析方法对带有癫痫波的脑电信号的时频特性做了分析,发现癫痫波有相当明显的时频特征,即在相应的时间段和相应的频率范围内,癫痫波具有较高的能量密度分布.因此该文将利用小波分解脑电信号作为实现癫痫自动检测的前提,得到脑电信号的低频和高频分量.在识别的过程中,将这两个分量的半波能量密度值、斜率值作为识别癫痫波的特征,最后再将提取的特征参数输入训练后的BP神经网络进行分类识别,可最终实现实时癫痫波的自动检测.利用该文提出的检测方法,对癫痫病人的典型癫痫波进行自动检测,取得了良好的效果.其识别率为93.0﹪,假阳性率为4.9﹪,假阴性率为13.1﹪.结果表明,该检测方法具有广阔的应用前景.
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