基于一種新的融合特征的癲癇性發(fā)作自動檢測方法研究.pdf

1、癲癇是最常見的大腦神經(jīng)紊亂疾病之一，因其發(fā)作的突發(fā)性和反復性，對患者的生理和心理都造成巨大傷害，嚴重危害人們的正常生活。傳統(tǒng)的癲癇檢測主要通過有經(jīng)驗的臨床醫(yī)生對腦電圖進行視覺檢查來進行診斷，但是海量的腦電數(shù)據(jù)使得傳統(tǒng)的檢測力法十分耗時，而且主觀性強。于是，癲癇性發(fā)作的自動檢測成為近年來的一個熱門問題。而實現(xiàn)自動檢測的關鍵問題則在于設計有效的特征提取方法?；诖?，本論文主要對特征提取方法進行研究，提出一種新的癲癇腦電融合特征提取方法，并結

2、合超限學習機與支撐向量機完成自動檢測。具體的工作安排如下:
　　第一章系統(tǒng)論述了癲癇性發(fā)作的自動檢測的研究背景、檢測流程以及國內外的研究現(xiàn)狀;
　　第二章主要介紹了腦電信號的相關知識和癲癇性發(fā)作自動檢測中常用的特征提取方法及分類器;
　　第三章基于Hjorth參數(shù)和樣本熵首先分別提出了改進的Hjorth參數(shù)特征和二階差分樣本熵，其次將二者結合提出一種新的融合特征提取方法;
　　第四章將本文提出的新的融合特征應用于