基于递归量化分析与支持向量机的癫痫脑电自动检测方法

• 作者: 冯志全 孟庆芳 陈月辉 陈珊珊
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 递归量化分析 递归图 癫痫脑电 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 总论
• 页码范围: 050506-1-050506-8
• 页数: 1页
• 字数: 4633字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.63.050506

摘要

癫痫脑电信号的自动检测对癫痫的临床诊断与治疗具有重要意义.基于递归图(recurrence plot)的递归量化分析(recurrence quantification analysis, RQA)重现了非线性时间序列的动力学行为,分析了其递归特性,本文提出了基于RQA的癫痫脑电信号特征提取方法.实验结果表明：直接基于RQA特征的癫痫脑电的检测准确率较高,其中直接基于确定率DET的分类准确率可达到90.25%.本文还把提取的RQA特征值和变化系数、波动指数相结合组成特征向量,输入到SVM分类器,实现癫痫脑电信号的自动检测；实验结果表明：该方法的分类准确率可达到99%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈月辉	济南大学信息科学与工程学院	31	217	10.0	13.0
3	冯志全	济南大学信息科学与工程学院	46	520	12.0	21.0
7	孟庆芳	济南大学信息科学与工程学院	5	77	4.0	5.0
13	陈珊珊	济南大学信息科学与工程学院	2	46	2.0	2.0