【摘 要】
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为了实现脑卒中患者中脑梗死、脑出血两类疾病脑电信号的高效分类与检测,提出了一种基于小波包能量与近似熵特征提取结合的脑电自动分类预测方法。将输入的脑卒中病人的脑电
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,山西省人民医院神经内科
【基金项目】
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山西省重点研发社发项目（No.201803D31045）;山西省自然科学基金（No.201801D121138）;山西省研究生教育创新计划（No.2018BY051,No.2018SY023,No.2018SY024）;山西省研究生联合培养基地人才培养项目（No.2017JD16）;国家自然科学基金（No.61376693）;山西省优秀人才科技创新项目（No.201605D211021）;山西
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为了实现脑卒中患者中脑梗死、脑出血两类疾病脑电信号的高效分类与检测,提出了一种基于小波包能量与近似熵特征提取结合的脑电自动分类预测方法。将输入的脑卒中病人的脑电信号进行小波包分解,提取各个频段的能量并降维,而后与近似熵融合作为特征向量,并用支持向量机算法对其进行分类。研究结果表明该方法有较强的脑电特征分类识别能力,进一步单独提取原始脑电信号α波段的信号进行分类,得到了更优的分类效果,脑卒中脑电信号的分类准确率可以达到98.36%。这对临床上实现脑卒中疾病的智能预测具有辅助决策作用。
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