基于样本熵与人工神经网络的癫痫发作预测初步研究  

A Preliminary Study on Epileptic Seizure Prediction Using Sample Entropy and Artificial Neural Network

作　　者：马莉[1] 杜一鸣[1] 黄光[2] 王耘[1] 

机构地区：[1]北京中医药大学中药信息工程研究中心,北京100102 [2]首都医科大学附属复兴医院神经内科,北京100038

出　　处：《中国生物医学工程学报》2013年第2期243-247,共5页Chinese Journal of Biomedical Engineering

基　　金：国家自然科学基金项目(30973946);国家自然科学基金项目(81173568);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0605)

摘　　要：针对目前癫痫预测多为回顾性离线研究,难以实现自动实时预测并应用于临床这一问题,进行癫痫发作实时预测的初步研究,探讨方法的可行性。提出了结合反向传播(BP)神经网络与样本熵分析进行癫痫发作实时预测的方法。首先基于临床癫痫患者发作前脑电数据计算样本熵,转化为样本熵时间序列;然后利用BP神经网络建立患者发作时间预测模型。BP神经网络模型对发作时间的预测与实际发作时间之间存在线性关系,基于样本熵值的预测结果的相关系数达到0.94以上。结合样本熵与人工神经网络算法,在脑电监测数据基础上对癫痫发作预测具有可行性,为进一步开发癫痫便携预警装置提供了基础,具有重要的潜在临床应用价值。

关 键 词：脑电信号 癫痫发作 预测 样本熵 人工神经网络 

分 类 号：R318.04[医药卫生—生物医学工程]