一种基于智能算法优化模糊聚类的高频振荡节律检测方法
- 专利权人:
- 中国地质大学(武汉)
- 发明人:
- 吴敏,万雄波,方泽林,杜玉晓
- 申请号：
- CN201910747243.4
- 公开号：
- CN110584600A
- 申请日:
- 2019.14.08
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种基于智能算法优化模糊聚类的高频振荡节律检测方法,基于模糊聚类方法对高频振荡节律进行检测。其基本步骤如下:选取平均奇异值MSV、线长fl、功率比R和频谱质心fc为癫痫脑电信号的特征,将其构成特征向量作为聚类算法的输入;采用智能算法中的模拟退火遗传算法,优化模糊聚类算法,得到优化参数vc;根据优化参数vc,得到优化结果;选取中位数和四分位距分析每类的统计学特征,检测出高频振荡节律。本发明的有益效果:提高癫痫脑电信号的高频振荡节律的检测精度,帮助医生进行癫痫诊断和致痫灶切除。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
