一种改进的脑电癫痫波自动分析系统

• 作者: 刘河生 杨福生
• 来源期刊: 清华大学学报(自然科学版)
• 学科: 医学
• 关键词: 脑电癫痫波 自动检测 自适应预测 小波变换 人工神经网络 启发式规则
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 所属期刊栏目: 电机工程
• 页码范围: 304-308
• 页数: 5页
• 分类号: R741.044
• 字数: 4785字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0054.2002.03.007

摘要

脑电癫痫波的自动检测与分类是具有重要临床意义的课题.现存的算法大都着重于对棘、尖波形的检测,而忽略了慢波所包含的有用信息.为满足临床要求,论文提出了一种改进的脑电癫痫波自动分析系统.系统采用"分层次、多方法"的检测策略,兼顾了各种癫痫病理波形; 整个处理过程综合应用了自适应预测、小波变换、人工神经网络、启发式规则等多种信号处理方法.经临床数据测试,该系统对癫痫波的总检测率达83.6%, 误检率为1.1%.通过分层次处理,运用多方法的结合,可以提高检测敏感度和特异度,减少计算量,适合对长程脑电数据进行分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨福生	清华大学电机工程与应用电子技术系	20	413	8.0	20.0
2	刘河生	清华大学电机工程与应用电子技术系	4	111	4.0	4.0