基于梯度boosting的癫痫脑电检测方法

• 作者: 周卫东 王纪文 耿淑娟 袁琦 陈爽爽
• 来源期刊: 测试科学与仪器
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电信号 癫痫检测 小波变换 波动指数 梯度boosting
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 96-102
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 1021字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8042.2015.01.017

摘要

自动癫痫脑电检测对癫痫的诊断具有重要意义,可以减轻监测长期脑电的工作强度.本文提出和探讨一种基于梯度boosting的长程脑电癫痫检测的新机器学习算法.该算法提取长程脑电的相对波动指数作为特征,采用梯度boosting算法训练分类器来识别发作和正常脑电.最后采用平滑和“collar”技术作为后处理进一步提高检测准确率.利用弗莱堡21位病人的脑电数据对该癫痫检测算法进行评估,实验表明,该算法的平均灵敏度为94.6％,误检率为0.18/h.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王纪文		63	354	9.0	16.0
2	周卫东	山东大学苏州研究院	39	556	15.0	22.0
6	袁琦	山东大学苏州研究院	10	140	5.0	10.0
10	陈爽爽	山东大学苏州研究院	2	11	2.0	2.0
14	耿淑娟	山东大学苏州研究院	8	67	5.0	8.0