內容簡介:
基于推土機距離的長程腦電癲癇自動檢測算法,碩士學位論文,共63頁。
摘要:癲癇是一種由腦內神經(jīng)元陣發(fā)性異常超同步化電活動引起的反復發(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)務人員的臨床經(jīng)驗,導致任務繁重耗時,而且很容易誤檢和漏檢。因此,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(Support Vector Machine, SVM),小波分解和推土機距離(Earth Movers’ Distance, EMD)等技術,實驗結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并對分類結果進行后處理,如平滑、邏輯判斷及領子技術等。研究分析發(fā)現(xiàn),該方法具有較高的靈敏度、識別率和特異性,較低的錯誤檢測率。
因此,本文提出的基于有效推土機距離和支持向量機的癲癇自動檢測算法是一種較為有效的癲癇檢測算法,在癲癇自動檢測中有一定的應用前景。
關鍵詞:癲癇檢測;小波分析;推土機距離;支持向量機
第一章緒論
1.1概述
癲癇(epilepsy)是由于腦部神經(jīng)細胞群異常放電引起的腦功能 亂綜合癥,是一種嚴重且較頑固的慢性疑難性腦部疾病,是由大腦神經(jīng)元群興奮性增高以及過度同步化放電引起,特征表現(xiàn)為大腦神經(jīng)元超同步放電、具有突發(fā)性、應急和臨時的腦功能障礙。病人表現(xiàn)為意識喪失、全身抽動,以及短暫性全身肌肉快速收縮等,這些表現(xiàn)歷時短,發(fā)作反復,突發(fā)性強,給病人帶來了極大的痛苦和生活的不便⑴。
目前全球約有1%的人口患有癲癇,臨床上主要依靠腦電圖檢查和臨床病史來診斷癲癇。根據(jù)統(tǒng)計,有肯定腦電圖異常的癲癇病人占80%。判斷肯定腦電圖異常主要依據(jù)癲癇特征波。在使用適當方法誘發(fā)的情況下,肯定腦電圖異常的病人會增加到90%-95%[2]。當遇到臨床診斷困難的_癇時,腦電圖檢查作為非損傷性檢測方法占據(jù)著重要的作用。
早期因技術的限制,分析腦電圖都是腦電圖專家通過閱讀病人的多導腦電圖來完成,這種通過經(jīng)驗消除偽差和干擾的方法不僅費時費力而且主觀性強,使得對腦電圖的研究停留在主觀水平,只能做定性分析,很難提取具有理論價值和實際應用價值的信息。六十年代后期,計算機技術迅猛發(fā)展,利用計算機分析腦電圖也已漸漸興起,這對癲癇自動檢測有重大意義。計算機能方便快捷的處理大數(shù)據(jù)量的信息,為癲癇的自動檢測與分析奠定了良好的基礎。癲癇自動檢測技術在過去三十年有了長足發(fā)展,但由于腦電信號有偽差和復雜性的影響,電腦輔助分析腦電圖很難在臨床檢測中發(fā)揮作用。要實現(xiàn)并商品化癲癇自動化檢測還需一定時日以及大量的工作。
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