癫痫脑电信号相关论文
本文通过使用分块混合的方式将不同时间段的脑电波进行提取,通过LightGBM算法进行模型训练,使用波士顿医院CHB-MIT数据集,波恩大学......
目前癫痫患者的发病预测手段十分耗时且易受主观因素干扰,因此文中提出了一种基于共空间模式算法(CSP)和支持向量机(SVM)二重分类......
随着科技的发展,如今的医疗水平相对于过去已经得到了很大的提升,但是癫痫的检测依然是一个研究的热点。现在大多数医院检查癫痫的......
判断神经网络之间的相互影响是一个重要的神经科学问题.目前已提出了多种成熟的方法计算神经网络之间的耦合强度,但是对于神经网络......
针对癫痫脑电（EEG）信号的非平稳性和非线性,提出一种基于集合经验模式分解（EEMD）提特征并利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）的脑电信号分类......
为解决癫痫脑电信号分类类别以及分类精度不足的问题,使用频率切片小波变换对脑电数据进行信号重构,得到5个频段的节律信号,再利用......
癫痫是由多种病因导致的临床综合性疾病,是常见的神经系统疾病之一。全球有5000万左右的癫痫患者,中国患病人数超过900万,患病率约......
癫痫是由大脑神经元细胞异常化放电而导致的一种常见的神经系统疾病。全球癫痫患者约有六千万,由于发展的不平衡,在医疗条件缺乏的......
癫痫脑电信号是非平稳、非线性的,根据此特性我们提出一个基于Lempel-Ziv复杂度和经验模态分解（EMD）的癫痫脑电信号的检测方法,首先......
实现癫痫脑电信号的自动检测对癫痫的临床诊断和治疗具有重要意义.本文提出先使用频率切片小波变换分离出5个不同频段的节律信号,......
针对癫痫脑电（EEG）信号的非平稳性和非线性,提出一种基于集合经验模式分解（EEMD）脑电的方法,首先利用EEMD将EEG信号分解,得到各阶本征......
脑电信号是人类复杂电生理过程的表现,其中包含丰富的大脑活动信息,这些信息与人脑的生理结构和状态有关。脑电信号的同步是大脑不......
癫痫发作时的脑电信号(EEG)中含有大量的癫痫特征波信息,特征波形是确定癫痫是否发作的重要依据。小波变换可以对信号进行多分辨率......
摘 要：针对医疗诊断中癫痫脑电信号分类准确率低、分类类别少的问题，依据粒子群算法和支持向量机理论，提出了一种基于粒子群算法优化......
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在癫痫性发作的自动检测中，脑电信号的去噪对检测结果起着至关重要的作用。文中提出了一种新的基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去......
非平衡数据集是指数据集中的某类样本数量远大于其他样本的数量。对于此类数据，类分布的不平衡会直接导致很多分类算法的失效。文中......
癫痫脑电信号的自动监测与分类在临床医学上具有重要意义。癫痫脑电信号中包含丰富的生理信息和病理信息,从癫痫脑电信号中提取出......
提出了一种无线癫痫信号检测器,主要由记录电极、癫痫信号提取和放大模块(包括斩波放大器和滤波器)、射频能量收集器(RFEH)、蓝牙......
癫痫是由大脑神经元异常放电而引起的大脑功能性和神经性障碍疾病。癫痫发作具有反复性和突发性的特点,将严重影响患者的正常工作......
癫痫病早期诊断新方法中国科学院武汉物理研究所余荆生和湖北医科大学附二院周防讯等人最近共同发明出“癫痫脑电信号自动识别方法......
