基于推土機距離的長程腦電癲癇自動檢測算法.pdf

1、癲癇是一種由腦內(nèi)神經(jīng)元陣發(fā)性異常超同步化電活動引起的反復(fù)發(fā)作的慢性神經(jīng)系統(tǒng)疾病，發(fā)作具有突發(fā)性。癲癇的發(fā)作有許多誘因，包括腦部損傷、腦部疾病及異常的腦發(fā)育等等，很多情況下癲癇的病因是無法確定的而且很難治愈。腦電圖是癲癇臨床診斷的有效方法，它提供了準(zhǔn)確真實的信息供醫(yī)生參考以定位致癇灶進行有效治療。由于腦電圖的獲得要通過對病人的長期腦電觀測，數(shù)據(jù)量龐大，腦電信號的分析也依賴于醫(yī)務(wù)人員的臨床經(jīng)驗，導(dǎo)致任務(wù)繁重耗時，而且很容易誤檢和漏檢。因此，

2、對腦電信號的自動分類和識別就顯得尤為迫切和重要。
　　腦電圖的波形由相位、波幅、頻率等要素組成。腦電信號檢測就是在數(shù)字化腦電圖的基礎(chǔ)上分析癲癇發(fā)作期和發(fā)作間期某些要素的時間序列和空間分布的特征，并用能代表該段信號的顯著特征進行分類。目前有很多有效的腦電信號研究和分析的方法，本文在這些研究方法的基礎(chǔ)上提出了一種新的腦電信號檢測算法。該方法主要基于支持向量機(SupportVectorMachine，SVM)，小波分解和推土機距離(E

3、arthMovers'Distance，EMD)等技術(shù)，實驗結(jié)果表明本文提出的方法能很好的分離癲癇發(fā)作期和發(fā)作間期腦電信號。
　　本文提出的方法基于德國弗萊堡醫(yī)學(xué)院癲癇研究中心的癲癇數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫由21位癲癇患者的腦電記錄組成，包含了87次癲癇發(fā)作。該方法分為三個步驟:
　　首先對腦電信號分段并對用小波變換對其濾波以去掉高頻干擾，然后對每段腦電信號提取有效的推土機距離作為該段的特征，最后將提取的特征放入支持向量機中進行分類