【摘 要】
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癫痫发作检测可以实现脑电分类和病灶定位,对癫痫的临床治疗具有重要意义,但同时也需要解决大数据量、高特征值空间为快速准确分类带来的困难。选取脑电信号的能量时频分
【机 构】
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中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,江苏苏州215163;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130000;中国科学院大学,北京100049中国人民解放军总医院神经外科,北京100853
【出 处】
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2014年上海市研究生学术论坛:生物医疗仪器
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癫痫发作检测可以实现脑电分类和病灶定位,对癫痫的临床治疗具有重要意义,但同时也需要解决大数据量、高特征值空间为快速准确分类带来的困难。选取脑电信号的能量时频分布为特征,利用基于最大相关和最小冗余准则(mRMR)的方法进行特征选择,并使用极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)和BP(Back Propagation,BP)算法对癫痫不同状态进行分类和判别。实验结果表明,极限学习机的分类准确率和训练速度两方面性能优于支持向量机和BP算法,其分类准确率达到98％以上,能够较好地检测癫痫发作。
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