基于神经网络的VEP波形自动识别方法

被引：2

作者：

韩冰

王滨生

王卓

谷静芝

汪宝麟

机构：

[1] 哈尔滨医科大学第二临床医学院眼科

来源：

临床脑电学杂志 | 1999年 / 02期

关键词：

视觉诱发电位,信号识别,自动检测,神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

R741.044 [电生理检查];

学科分类号：

100204 [神经病学];

摘要：

目的：研究基于神经网络的视觉诱发电位波形的自动识别方法，实现Ｐ１００波的自动识别。方法：从历年来临床闪光ＶＥＰ检查记录中选择出经专家用视觉方法判断有Ｐ１００波存在的记录文件，记录专家判别的Ｐ１００波和比较波的数据，以此记录材料作为神经网络的学习样本，建立采用反向回归算法的神经网络。选取波形特征参数作为神经网络的输入参数，用具有不同隐层结点数的神经网络对相同样本进行学习和检验。结果：神经网络对学习样本的判别一致率为：Ａ组９８８％，Ｂ组９８８％；对检验样本的判别一致率为：Ａ组平均９２２％，Ｂ组平均９６０％。以全体材料为学习样本时网络的判别一致率为９７６％～９８２％，其中不同隐结点数的网络判别一致率差异极显著（χ２检验，χ２＝９．６３＞６．６３，Ｐ＜０．０１）。结论：专家的判断原则可以为神经网络所阐明

引用

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