基于相位同步的癫痫信号识别与分析

• 作者: 周梦妮 曹锐 牛焱 相洁 阎鹏飞
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 癫痫 相位锁定值 同步 聚类系数 特征路径长度 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 291-295,302
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0051201

摘要

针对临床人工诊断癫痫信号效率低下的问题,建立一种基于相位同步的癫痫信号自动诊断模型.使用相位锁定值衡量各脑区间不同状态下的同步化程度,构建对应的脑功能网络连接矩阵,提取聚类系数和特征路径长度2种全局属性作为输入支持向量机的训练特征,使用六折交叉验证的方式对发作间期及发作期的信号进行分类识别.实验结果表明,加权网络的分类效果优于二值网络,其平均准确率为83.4％,单一属性难以全面反映癫痫患者2种状态下的功能网络连接差异,多数患者在gamma和beta频段取得较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	相洁	太原理工大学信息与计算机学院	34	182	9.0	12.0
2	曹锐	太原理工大学软件学院	24	100	5.0	9.0
3	牛焱	太原理工大学信息与计算机学院	8	7	2.0	2.0
4	周梦妮	太原理工大学信息与计算机学院	4	8	2.0	2.0
5	阎鹏飞	太原理工大学信息与计算机学院	3	6	1.0	2.0