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作 者:李红利[1,2] 王江[1] 邓斌[1] 魏熙乐[1]
机构地区:[1]天津大学电气与自动化工程学院,天津300072 [2]天津工业大学电气工程与自动化学院,天津300387
出 处:《计算机应用研究》2013年第3期757-759,763,共4页Application Research of Computers
基 金:国家自然科学基金资助项目(61072012);国家自然科学基金青年基金资助项目(50907044;60901035)
摘 要:利用排序递归图的分析方法对癫痫脑电进行了确定性(DET)的分析,得出癫痫头皮脑电(EEG)的DET高于健康EEG。DET特征的差异性在局部导联上更明显,局部导联的DET特征可以作为癫痫疾病的自动诊断特征。通过分析发作阶段和发作间隙皮层脑电(ECoG)的DET,得出整个频带的DET差别不大,而在beta频带,发作阶段的确定性明显高于发作间隙的DET。Beta频带的DET特征可以作为癫痫发作的预测特征。研究结果为癫痫疾病的自动诊断和癫痫发作预测提供了理论依据。This paper used the method of order recurrence plot to analyze the determination (DET) of epileptic brain electrical signals. The results show that DET of epileptic scalp brain electric signals (EEG) is higher than the ones of healthy EEG. And the difference of DET is more obvious in some partial electrodes. DET of these partial electrodes could be used as features to auto-diagnose epilepsy. Then it conducted analysis of DET for electrocorticogram (ECoG) during a seizure and that during a seizure-free interval. The results show there is no significant difference for determination in the whole band. However, DET during a seizure is obviously higher than that during a seizure-free interval in beta band. Changes of DET in beta band could be used to predict epilepsy seizure. The research results provide a theoretical basis for auto-diagnosis of epilepsy and seizure prediction.
关 键 词:癫痫 脑电信号 递归图 确定性 小波变换 相空间重构
分 类 号:R742.1[医药卫生—神经病学与精神病学]
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