基于小波變換和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的癲癇智能診斷.pdf

1、癲癇是一種常見多發(fā)的慢性腦部疾病,反復發(fā)作會使患者精神和身體上都遭受極大的痛苦,甚至威脅到生命。目前癲癇診斷最常用的方法是腦電圖(簡稱EEG)檢查。由于癲癇發(fā)作是突發(fā)性的,且波形復雜,所以對癲癇診斷時需要對病人進行長時間的觀察。臨床腦電圖檢測手段往往是醫(yī)生依據(jù)經(jīng)驗目測,而長期腦電圖的回放分析會耗費醫(yī)生大量的精力和時間,可能會造成許多癲癇波被忽略,導致總體識別效率低,同時又缺乏標準的制約,因此對癲癇腦電特征的自動識別就有很重要的研究意義。

2、
　　基于這種背景,本文設計了癲癇波特征量的提取方法和癲癇的識別方法。具體內(nèi)容如下:首先,研究國內(nèi)外癲癇特征提取與識別的現(xiàn)狀,歸納總結存在的方法,綜述它們的性能以及優(yōu)缺點。其次,對小波變換和小波包分析相關技術作了詳細的闡述。利用小波變換對癲癇棘波進行提取,在仿真中取得了較好的結果;然后利用小波包分析,提取癲癇信號在不同頻段上的相對能量作為特征向量;最后,對癲癇棘波進行半波提取,提取棘波的半波特征量。最后,利用神經(jīng)網(wǎng)絡很強的自適應和