基于局部模式的癫痫脑电信号自动分类方法

• 作者: 李陇强 齐永锋
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电图 局部三值模式算子 特征提取 分类 癫痫
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 298-303
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 2974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0053501

摘要

为有效地检测脑电图(EEG)中的癫痫信号,设计一维局部三值模式(1D-LTP)算子提取信号特征,并结合主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)对特征进行分类.通过1D-LTP算子计算信号点的顶层模式和底层模式下的特征变换码以准确滤除干扰信号,并对变换码直方图PCA降维后采用ELM进行分类,以10折交叉验证评估分类性能.实验结果表明,该方法能有效识别在癫痫发作期的EEG信号,其准确率可达99.79％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐永锋	西北师范大学计算机科学与工程学院	31	188	8.0	12.0
2	李陇强	西北师范大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0