基于随机森林癫痫患者脑电数据的分析研究

• 作者: 周毅 田翔华 盛晓欣
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 脑电信号 癫痫发作 随机森林分类器
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 数据资源管理与利用
• 页码范围: 41-43
• 页数: 3页
• 分类号: R319
• 字数: 2893字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2020.01.014

摘要

目的:脑电信号的研究对癫痫状态的判别具有重要的临床意义,利用癫痫患者的脑电信号数据所做出模型来判别预测.方法:该分类将随机抽样66.7％的脑电信号数据(4084个样本)作为训练集.将33.3％的脑电信号数据(2042个样本)作为测试集,脑电信号数据输入到随机森林分类器.进行正常脑电和癫痫脑电信号的预测判别,并证实此方法的可行性和可靠性.结果:随机森林模型总的预测误差为2.94％.结论:所提出的利用随机森林的方法研究癫痫患者的正常脑电和癫痫脑电信号的预测误差较低,具有良好的参考价值.