一种脑磁图癫痫棘波识别方法和系统
- 专利权人:
- 四川大学
- 发明人:
- 张军鹏,张航宇,刘凯
- 申请号：
- CN201910182723.0
- 公开号：
- CN109700463A
- 申请日:
- 2019.12.03
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种脑磁图癫痫棘波识别方法和系统,该方法将MEG数据分为有棘波数据与无棘波数据两种,并对MEG数据进行预处理,分别得到N段相同时长的有棘波数据段与无棘波数据段;对得到的各段数据进行分析处理,提取各段数据的特征向量构成样本数据集,并将样本数据集划分为训练集与测试集;利用训练集对径向基核函数支持向量机分类器进行训练,得到训练好的分类器模型;将测试集输入到分类器模型中,以识别是否有癫痫棘波。本发明对癫痫脑磁信号的自动识别可以及时对患者的情况作出判断,判别准确率可达到93.8%,降低了医生的劳动强度,提升了检测正确率并降低了漏检率和误检率,在临床上有很重要的意义。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
