基于多元腦電信號(hào)分析的癲癇發(fā)作預(yù)報(bào).pdf

1、長期以來癲癇發(fā)作預(yù)報(bào)是臨床亟待解決的一大難題。及早地對癲癇病患者進(jìn)行發(fā)作預(yù)報(bào)可以給患者和醫(yī)生提供采取相應(yīng)保護(hù)措施的時(shí)間，以避免發(fā)生由于突發(fā)性發(fā)作所帶來的意外傷害。
　　本文主要通過對多元腦電信號(hào)的分析嘗試對癲癇發(fā)作進(jìn)行有效預(yù)報(bào)，主要開展腦電信號(hào)的特征提取和分類兩個(gè)方面的工作。在特征提取方面，為克服經(jīng)典相位同步分析方法相位關(guān)系描述單一的局限性，提出一種基于相位分析的多元腦電信號(hào)特征提取方法，該方法從癲癇發(fā)作的機(jī)理出發(fā)，采用希爾伯特-

2、黃變換來計(jì)算信號(hào)相位，并從模型辨識(shí)的角度對所有通道腦電信號(hào)之間的相位相互關(guān)聯(lián)信息進(jìn)行提取。在分類方面，為改善癲癇發(fā)作預(yù)報(bào)系統(tǒng)的敏感性和特異性，提出一種概率判決極端學(xué)習(xí)機(jī)，該算法具有概率式輸出，更符合醫(yī)學(xué)習(xí)慣;另一方面，為提高癲癇發(fā)作預(yù)報(bào)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，提出一種集成極端學(xué)習(xí)機(jī)，該算法引入集成學(xué)習(xí)策略，以改善機(jī)器學(xué)習(xí)隨機(jī)性強(qiáng)、穩(wěn)定性差的問題。此外，為使癲癇發(fā)作預(yù)報(bào)系統(tǒng)的模型更加靈活、能夠隨著患者生理狀態(tài)的改變而自適應(yīng)改變，提出一種動(dòng)態(tài)更新框架