基于经验模式分解的脑电棘波检测方法  

Spike Extraction of Epileptic Waves in EEG Based on EMD

作　　者：陈志彬[1] 陈娟[1] 邱天爽[1] 

机构地区：[1]大连理工大学电子与信息工程学院

出　　处：《生物医学工程学杂志》2007年第5期973-977,共5页Journal of Biomedical Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(30170259);辽宁省科学技术基金资助项目(2001101057)

摘　　要：脑电癫痫特征波自动提取对于患者的诊断以及减轻医生的繁重劳动都具有重要意义。本研究结合经验模式分解(EMD)技术提出了一种基于经验模式分解的脑电棘波检测新方法。这种方法提取出EEG信号中与棘波信号相关的高频成分,计算其Hilbert变换后的瞬时幅值,进而检测出棘波信号。对临床EEG数据检测的结果表明,这种方法能有效地从复杂的背景EEG信号中检出棘波,具有良好的应用前景。The automatic spike detection in EEG is significant in both diagnosing epilepsy and alleviating the heavy labor force of the doctors. This paper proposes an empirical model decomposition （EMD） based epileptic spike detection method. It extracts the high frequency components related to spikes in EEG signal by EMD, and it detects the spikes by calculating the instantaneous amplitude of the high component with Hilbert transform. The results of experiments show that the method works well.

关 键 词：脑电信号 经验模式分解 HILBERT变换 棘波检测 

分 类 号：R318[医药卫生—生物医学工程]