基于一種新的融合特征的癲癇性發(fā)作自動(dòng)檢測(cè)方法研究.pdf

1、癲癇是最常見的大腦神經(jīng)紊亂疾病之一，因其發(fā)作的突發(fā)性和反復(fù)性，對(duì)患者的生理和心理都造成巨大傷害，嚴(yán)重危害人們的正常生活。傳統(tǒng)的癲癇檢測(cè)主要通過有經(jīng)驗(yàn)的臨床醫(yī)生對(duì)腦電圖進(jìn)行視覺檢查來進(jìn)行診斷，但是海量的腦電數(shù)據(jù)使得傳統(tǒng)的檢測(cè)力法十分耗時(shí)，而且主觀性強(qiáng)。于是，癲癇性發(fā)作的自動(dòng)檢測(cè)成為近年來的一個(gè)熱門問題。而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)的關(guān)鍵問題則在于設(shè)計(jì)有效的特征提取方法?；诖耍菊撐闹饕獙?duì)特征提取方法進(jìn)行研究，提出一種新的癲癇腦電融合特征提取方法，并結(jié)

2、合超限學(xué)習(xí)機(jī)與支撐向量機(jī)完成自動(dòng)檢測(cè)。具體的工作安排如下:
　　第一章系統(tǒng)論述了癲癇性發(fā)作的自動(dòng)檢測(cè)的研究背景、檢測(cè)流程以及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀;
　　第二章主要介紹了腦電信號(hào)的相關(guān)知識(shí)和癲癇性發(fā)作自動(dòng)檢測(cè)中常用的特征提取方法及分類器;
　　第三章基于Hjorth參數(shù)和樣本熵首先分別提出了改進(jìn)的Hjorth參數(shù)特征和二階差分樣本熵，其次將二者結(jié)合提出一種新的融合特征提取方法;
　　第四章將本文提出的新的融合特征應(yīng)用于