EEG及MEG痫样棘波检测算法研究现状

• 作者: 张冀聪 韦博轩
• 来源期刊: 中国医疗设备
• 学科: 医学
• 关键词: 脑电图 脑磁图 痫样棘波检测 特征工程 机器学习
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 专论——医学与健康计量关键技术研究
• 页码范围: 30-33
• 页数: 4页
• 分类号: R318
• 字数: 4371字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1633.2019.11.006

摘要

癫痫是影响患者日常生活最严重的疾病之一.脑电图及脑磁图可记录大脑神经元的活动情况,其异常波形尤其是棘波中蕴含着大量癫痫相关的病理信息.然而目前临床对痫样棘波的提取仍依赖人工,结果主观性强,且为医生带来巨大负担,因此痫样棘波的自动检测意义重大.在本文中,首先根据棘波的特性讨论了棘波检测的重要性以及存在的问题,其次根据算法侧重性不同,综述了近10年来围绕特征工程进行的棘波检测算法研究现状,最后总结了该领域面临的挑战以及未来的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张冀聪	北京航空航天大学生物与医学工程学院	6	2	1.0	1.0
17	韦博轩	北京航空航天大学生物与医学工程学院	1	0	0.0	0.0