基于脑电信号的疼痛强度识别方法研究

• 作者: 冯智英 刘伟明 左路路 朱翔 李冬 金韬
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 脑电信号 疼痛强度识别 带状疱疹后遗神经痛 特征提取 随机森林
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 医学信号处理与医学仪器
• 页码范围: 836-840
• 页数: 5页
• 分类号: R318
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2019.07.017

摘要

目的:通过对疼痛患者的脑电信号进行特征提取和特征选择,实现对疼痛等级的量化评估.方法:对临床采集的脑电信号进行离散小波变换得到近似和细节系数,根据每层分解系数计算子带能量占比、系数统计特征、样本熵和锁相值,组成特征向量.利用随机森林进行特征选择和疼痛预测.结果:实现对疼痛等级的三分类,平均分类准确率为91.7％,其中无痛和重痛的分类准确率达100％.结论:本研究方法可以有效地对脑电信号进行特征提取和选择,以较高的准确率实现疼痛强度的识别,为临床疼痛的客观评估奠定基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金韬	浙江大学信息与电子工程学院	29	157	8.0	11.0
2	冯智英	浙江大学第一附属医院疼痛科	52	253	8.0	13.0
3	李冬	浙江大学信息与电子工程学院	4	5	1.0	2.0
4	左路路	浙江大学信息与电子工程学院	4	3	1.0	1.0
5	朱翔	浙江大学信息与电子工程学院	5	6	1.0	2.0
6	刘伟明	浙江大学信息与电子工程学院	3	7	1.0	2.0