【摘 要】
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癫痫是一种由于大脑皮层神经细胞过度同步放电所引发的神经类脑疾病,目前在临床上,通常通过判读和分析患者的脑电图记录以实现癫痫疾病的诊断。本文针对诊断癫痫需要长时间观察患者的脑电图,既增加医生工作量的同时也会影响分析准确性的问题,提出了两种改进极限学习机（ELM）算法,并完成了用于脑电信号的采集、处理显示与癫痫发作检测的癫痫脑电分析系统的设计。论文的研究内容如下:首先设计了以STM32F405RGT6
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癫痫是一种由于大脑皮层神经细胞过度同步放电所引发的神经类脑疾病,目前在临床上,通常通过判读和分析患者的脑电图记录以实现癫痫疾病的诊断。本文针对诊断癫痫需要长时间观察患者的脑电图,既增加医生工作量的同时也会影响分析准确性的问题,提出了两种改进极限学习机（ELM）算法,并完成了用于脑电信号的采集、处理显示与癫痫发作检测的癫痫脑电分析系统的设计。论文的研究内容如下:首先设计了以STM32F405RGT6为核心的脑电信号采集电路,其中信号调理模块采用24位集成A/D芯片ADS1299,能够实时获取受试者的脑电信号,并由上位机实现滤波、波形与频谱曲线的实时显示、数据的保存以及癫痫的发作检测与结果显示;其次设计了癫痫脑电信号的特征提取方法,通过融合三种非线性动力学特征与离散小波变换后的子带显著性统计学特征,以挖掘癫痫脑电信号的有效信息,同时考虑到提取多通道脑电信号特征的耗时较长问题,本文进一步利用卷积神经网络从脑电信号中提取特征向量集;然后将粒子群优化算法嵌入到遗传算法中,对ELM的输入权值和偏置进行改进,从而建立了PSO-GA-ELM癫痫发作检测模型,并将其用于癫痫脑电信号的分析;最后采用数据集对论文所提的算法模型进行验证,并与传统的ELM算法以及另一种改进ELM算法即混合鲸鱼算法与飞蛾火焰算法改进ELM的WOA-MFO-ELM算法进行比较。利用公开的癫痫脑电数据集对本文提出的两种改进ELM算法性能进行测试,结果表明,与传统ELM算法相比,其分类准确率提高了7.6%以上,证明两者均具有很高的分类准确率和可靠性。此外,将实测数据与省级某三甲医院提供的临床数据所组成的癫痫脑电数据集用于对算法进行进一步测试,实验得到两种算法的分类准确率均能达到91.30%以上,其中PSO-GA-ELM算法的平均分类准确率比WOA-MFO-ELM算法高1.83%。综上,本文提出的改进ELM算法对癫痫脑电信号的分析具有重要的临床应用价值。
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