基于二阶C0复杂度的癫痫发作预测

被引：6

作者：

卞宁艳 ^{[1
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曹洋 ^{[2
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王斌 ^{[1
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顾凡及 ^{[2
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张立明 ^{[1
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机构：

[1] 复旦大学信息学院电子工程系

[2] 复旦大学生命科学学院生理学和生物物理学系

来源：

生物物理学报 | 2007年 / 01期

关键词：

脑电信号; 癫痫发作预测; C0复杂度; 二阶C0复杂度;

D O I：

暂无

中图分类号：

R742.1 [癫痫];

学科分类号：

摘要：

癫痫发作的预测是近年来在临床医学和神经系统科学研究领域中备受关注的问题。如果癫痫发作能够被可靠地预测,则可以提前采取有效的临床预防措施,从而能较大程度地改善癫痫患者的生活质量。文章提出了一种基于二阶C0复杂度的预测算法用于预测癫痫发作。该算法通过分析癫痫患者颅内脑电信号的二阶C0复杂度,利用发作前期复杂度曲线的变化特征预测癫痫发作。作者运用该算法对21组癫痫病人87次发作的临床颅内脑电数据和4组大鼠4次发作的颅内脑电数据进行分析计算,预测准确率分别为94.3%和100%。实验结果表明该算法可以有效地预测癫痫发作,具有潜在的重要临床应用价值。

引用

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