一种癫痫样放电的识别与分类方法、系统、装置和介质
- 专利权人:
- 北京师范大学
- 发明人:
- 李琼,张子闻,高剑波,黄淇,吴原
- 申请号：
- CN201910579663.6
- 公开号：
- CN110338786A
- 申请日:
- 2019.28.06
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种癫痫样放电的识别与分类方法、系统、装置和介质,方法包括获取多个原始多导联脑电数据;对每个原始多导联脑电数据分别进行预处理,得到与每个原始多导联脑电数据一一对应的多个导联模型;采用功率谱密度法和依赖于尺度的李雅普诺夫指数法分别对每个导联模型进行特征提取,得到与每个所述导联模型一一对应的多个特征指标集合;根据所有特征指标集合构建目标随机森林分类器;根据目标随机森林分类器对待检测脑电信号进行识别与分类,得到检测结果。本发明能弥补传统非线性信号处理方法在数字化EEG信号分析中的不足,实现对正常人脑电信号与癫痫样放电的分类,识别与分类的准确率高。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
