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文檔簡介
1、癲癇是最常見的大腦神經(jīng)紊亂疾病之一,因其發(fā)作的突發(fā)性和反復(fù)性,對患者的生理和心理都造成巨大傷害,嚴重危害人們的正常生活。傳統(tǒng)的癲癇檢測主要通過有經(jīng)驗的臨床醫(yī)生對腦電圖進行視覺檢查來進行診斷,但是海量的腦電數(shù)據(jù)使得傳統(tǒng)的檢測力法十分耗時,而且主觀性強。于是,癲癇性發(fā)作的自動檢測成為近年來的一個熱門問題。而實現(xiàn)自動檢測的關(guān)鍵問題則在于設(shè)計有效的特征提取方法?;诖耍菊撐闹饕獙μ卣魈崛》椒ㄟM行研究,提出一種新的癲癇腦電融合特征提取方法,并結(jié)
2、合超限學(xué)習(xí)機與支撐向量機完成自動檢測。具體的工作安排如下:
第一章系統(tǒng)論述了癲癇性發(fā)作的自動檢測的研究背景、檢測流程以及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀;
第二章主要介紹了腦電信號的相關(guān)知識和癲癇性發(fā)作自動檢測中常用的特征提取方法及分類器;
第三章基于Hjorth參數(shù)和樣本熵首先分別提出了改進的Hjorth參數(shù)特征和二階差分樣本熵,其次將二者結(jié)合提出一種新的融合特征提取方法;
第四章將本文提出的新的融合特征應(yīng)用于
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