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基于多特征的颅内脑电癫痫检测方法
自动癫痫检测对癫痫病发作的诊断及减轻医务人员繁杂的工作有着重大的意义.本研究提出一种基于多特征的长程颅内脑电癫痫检测的新算法.该算法首先对颅内脑电信号进行小波分解和半波处理,然后提取脑电信号的微分方差、相对能量和波动指数组成特征向量,利用贝叶斯原理求得待检信号特征向量的后验概率,通过阈值判断达到癫痫检测的目的.利用德国弗莱堡长程脑电数据进行实验,检测灵敏度为94.2％,特异性为95.6％,误检率为每小时1.16次.实验表明,该算法能够有效检测出长程颅内脑电中的癫痫信号,并具有较低的运算复杂度,有利于实时脑电检测.
