基于脑电模糊能量特征提取的癫痫分类诊断

• 作者: 田絮资 赵鹏 黄力宇
• 来源期刊: 西北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 癫痫 脑电图 支持向量机 模糊
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 594-598
• 分类号: TP38
• 字数: 4509字
• 语种: 中文

摘要

目的 提出一种基于8导脑电模糊能量特征提取的多分类支持向量机混合诊断模型.方法 通过计算8导脑电的能量并转换为模糊特征向量,将模糊特征向量输入到多分类的支持向量机中.训练和测试数据样本来自西京医院癫痫中心的60个临床监护病例.结果 该方案的平均分类准确率可达80%以上,远高于传统的医师主观判断的准确率;对临床最常见的部分性发作和全身性发作的分类准确率可达90%左右.结论 提出的方案可实现对癫痫不同类型的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田絮资	宝鸡文理学院计算机科学系	16	106	5.0	9.0
2	黄力宇	西安电子科技大学电子工程学院	27	176	8.0	12.0
3	赵鹏	西安电子科技大学电子工程学院	9	9	2.0	2.0