基于推土机距离的长程脑电癫痫自动检测算法

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毕业论文范文题目： 基于推土机距离的长程脑电癫痫自动检测算法，论文范文关键词： 基于推土机距离的长程脑电癫痫自动检测算法
基于推土机距离的长程脑电癫痫自动检测算法毕业论文范文介绍开始：
　　基于推土机距离的长程脑电癫痫自动检测算法，硕士学位论文，共63页。
　　摘要：癫痫是一种由脑内神经元阵发性异常超同步化电活动引起的反复发作的慢性神经系统疾病,发作具有突发性。癫痫的发作有许多诱因,包括脑部损伤、脑部疾病及异常的脑发育等等,很多情况下癫痫的病因是无法确定的而且很难治愈。脑电图是癫痫临床诊断的有效方法,它提供了准确真实的信息供医生参考以定位致痫灶进行有效治疗。由于脑电图的获得要通过对病人的长期脑电观测,数据量庞大,脑电信号的分析也依赖于医务人员的临床经验,导致任务繁重耗时,而且很容易误检和漏检。因此,对脑电信号的自动分类和识别就显得尤为迫切和重要。脑电图的波形由相位、波幅、频率等要素组成。脑电信号检测就是在数字化脑电图的基础上分析癫痫发作期和发作间期某些要素的时间序列和空间分布的特征,并用能代表该段信号的显著特征进行分类。目前有很多有效的脑电信号研究和分析的方法,本文在这些研究方法的基础上提出了一种新的脑电信号检测算法。
　　该方法主要基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM),小波分解和推土机距离(Earth Movers’ Distance, EMD)等技术,实验结果表明本文提出的方法能很好的分离癫痫发作期和发作间期脑电信号。
　　本文提出的方法基于德国弗莱堡医学院癫痫研究中心的癫痫数据库。该数据库由21位癫痫患者的脑电记录组成,包含了 87次癫痫发作。该方法分为三个步骤:
　　首先对脑电信号分段并对用小波变换对其滤波以去掉高频干扰,然后对每段脑电信号提取有效的推土机距离作为该段的特征,最后将提取的特征放入支持向量机中进行分类并对分类结果进行后处理,如平滑、逻辑判断及领子技术等。研究分析发现,该方法具有较高的灵敏度、识别率和特异性,较低的错误检测率。
　　因此,本文提出的基于有效推土机距离和支持向量机的癫痫自动检测算法是一种较为有效的癫痫检测算法,在癫痫自动检测中有一定的应用前景。
　　关键词:癫痫检测;小波分析;推土机距离;支持向量机
　　
　　第一章绪论
　　1.1概述
　　癫痫(epilepsy)是由于脑部神经细胞群异常放电引起的脑功能乱综合症,是一种严重且较顽固的慢性疑难性脑部疾病,是由大脑神经元群兴奋性增高以及过度同步化放电引起,特征表现为大脑神经元超同步放电、具有突发性、应急和临时的脑功能障碍。病人表现为意识丧失、全身抽动,以及短暂性全身肌肉快速收缩等,这些表现历时短,发作反复,突发性强,给病人带来了极大的痛苦和生活的不便⑴。
　　目前全球约有1%的人口患有癫痫,临床上主要依靠脑电图检查和临床病史来诊断癫痫。根据统计,有肯定脑电图异常的癫痫病人占80%。判断肯定脑电图异常主要依据癫痫特征波。在使用适当方法诱发的情况下,肯定脑电图异常的病人会增加到90%-95%[2]。当遇到临床诊断困难的_痫时,脑电图检查作为非损伤性检测方法占据着重要的作用。
　　早期因技术的限制,分析脑电图都是脑电图专家通过阅读病人的多导脑电图来完成,这种通过经验消除伪差和干扰的方法不仅费时费力而且主观性强,使得对脑电图的研究停留在主观水平,只能做定性分析,很难提取具有理论价值和实际应用价值的信息。六十年代后期,计算机技术迅猛发展,利用计算机分析脑电图也已渐渐兴起,这对癫痫自动检测有重大意义。计算机能方便快捷的处理大数据量的信息,为癫痫的自动检测与分析奠定了良好的基础。癫痫自动检测技术在过去三十年有了长足发展,但由于脑电信号有伪差和复杂性的影响,电脑辅助分析脑电图很难在临床检测中发挥作用。要实现并商品化癫痫自动化检测还需一定时日以及大量的工作。
　　........

以上为本篇毕业论文范文 基于推土机距离的长程脑电癫痫自动检测算法的介绍部分。

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