基于共同空间模型的癫痫脑电检测预测的优劣

• 作者: 张守文 徐翠萍 郑国正 陈李胜 韩战钢
• 来源期刊: 北京师范大学学报（自然科学版）
• 关键词: 癫痫 脑电波 共同空间模型 支持向量机 癫痫预测
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 430-437
• 语种: 中文

摘要

从辅助临床诊断为出发点,对癫痫脑电波的数据进行分析,用统计模式识别的方法——共同空间模型,结合统计学习理论——支持向量机,对脑电波进行检测和分类,结果表明共同空间模型方法可以很好的区分正常和异常的脑电波.而且对于一些癫痫发作模式,能够找到发作之前的征兆脑电波,进行预测.最后,对该检测预测系统之优劣进行了讨论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩战钢	北京师范大学管理学院	21	55	4.0	6.0
2	郑国正		4	12	2.0	3.0
3	陈李胜	北京师范大学管理学院	2	3	1.0	1.0
4	徐翠萍		3	12	2.0	3.0
5	张守文		1	1	1.0	1.0