基于推土機(jī)距離的長(zhǎng)程腦電癲癇自動(dòng)檢測(cè)算法.pdf

1、癲癇是一種由腦內(nèi)神經(jīng)元陣發(fā)性異常超同步化電活動(dòng)引起的反復(fù)發(fā)作的慢性神經(jīng)系統(tǒng)疾病，發(fā)作具有突發(fā)性。癲癇的發(fā)作有許多誘因，包括腦部損傷、腦部疾病及異常的腦發(fā)育等等，很多情況下癲癇的病因是無法確定的而且很難治愈。腦電圖是癲癇臨床診斷的有效方法，它提供了準(zhǔn)確真實(shí)的信息供醫(yī)生參考以定位致癇灶進(jìn)行有效治療。由于腦電圖的獲得要通過對(duì)病人的長(zhǎng)期腦電觀測(cè)，數(shù)據(jù)量龐大，腦電信號(hào)的分析也依賴于醫(yī)務(wù)人員的臨床經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)致任務(wù)繁重耗時(shí)，而且很容易誤檢和漏檢。因此，

2、對(duì)腦電信號(hào)的自動(dòng)分類和識(shí)別就顯得尤為迫切和重要。
　　腦電圖的波形由相位、波幅、頻率等要素組成。腦電信號(hào)檢測(cè)就是在數(shù)字化腦電圖的基礎(chǔ)上分析癲癇發(fā)作期和發(fā)作間期某些要素的時(shí)間序列和空間分布的特征，并用能代表該段信號(hào)的顯著特征進(jìn)行分類。目前有很多有效的腦電信號(hào)研究和分析的方法，本文在這些研究方法的基礎(chǔ)上提出了一種新的腦電信號(hào)檢測(cè)算法。該方法主要基于支持向量機(jī)(SupportVectorMachine，SVM)，小波分解和推土機(jī)距離(E

3、arthMovers'Distance，EMD)等技術(shù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的方法能很好的分離癲癇發(fā)作期和發(fā)作間期腦電信號(hào)。
　　本文提出的方法基于德國(guó)弗萊堡醫(yī)學(xué)院癲癇研究中心的癲癇數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫由21位癲癇患者的腦電記錄組成，包含了87次癲癇發(fā)作。該方法分為三個(gè)步驟:
　　首先對(duì)腦電信號(hào)分段并對(duì)用小波變換對(duì)其濾波以去掉高頻干擾，然后對(duì)每段腦電信號(hào)提取有效的推土機(jī)距離作為該段的特征，最后將提取的特征放入支持向量機(jī)中進(jìn)行分類