基于Hurst指数和SVM的癫痫脑电检测方法

被引：12

作者：

蔡冬梅

周卫东

刘凯

李淑芳

耿淑娟

机构：

[1] 山东大学信息科学与工程学院

来源：

中国生物医学工程学报 | 2010年 / 29卷 / 06期

关键词：

脑电信号; 癫痫检测; Hurst指数; SVM;

D O I：

暂无

中图分类号：

R318 [生物医学工程]; R742.1 [癫痫];

学科分类号：

0831 ; 1002 ;

摘要：

癫痫脑电波的自动检测对于患者诊断和减轻医生工作强度都具有重要的意义。提出一种基于Hurst指数和SVM的癫痫脑电检测算法。首先提取脑电信号的Hurst指数,然后对脑电进行3 Hz～8.5 Hz、8.5 Hz～16.5 Hz、16.5 Hz～29 Hz带通滤波并分别计算波幅的相对均值,最后使用SVM分类器实现癫痫脑电波的自动检测。对临床脑电信号的实验表明,该方法具有较强的检测性能和良好的实时性,准确率达到98.75%。所提出的Hurst指数和波幅相对均值作为特征,采用SVM的分类方法能有效实现癫痫脑电的检测,值得更深入的研究。

引用

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页数：5

共 13 条

[1] 醉酒者脑电和正常脑电非线性特性的比较评估 [J].