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188宝金博页面版: 癫痫脑电棘波检测【毕业论文】

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内容提示: I 癫痫脑电棘波检测 摘要 癫痫,是一种生活中很常见的脑部疾。现氐匚:α宋颐堑纳硖寰竦慕】。它发作的时候表现为大脑皮层及皮层下灰质团突然过度的重复性放电,导致病人身体的抽搐,意识的改变以及精神的异常等等。所以说,我们怎样对癫痫脑电信号进行非常准确的分析判断就显得很重要,也具有重要意义。脑电图(Electroencephalogram,EEG)产生于大脑神经细胞群在生理过程中自发或诱发的电活动,表现为神经细胞群在头皮表面或者颅内引起的电位信号的变化,它反映了大脑生物电的节律活动规律。它包含了大量的生理信息,疾病信息,是研究癫痫发作特征的重要工具。...

文档格式:DOC | 页数:40 | 浏览次数:26 | 上传日期:2022-05-22 15:19:58 | 文档星级:
I 癫痫脑电棘波检测 摘要 癫痫,是一种生活中很常见的脑部疾。现氐匚:α宋颐堑纳硖寰竦慕】。它发作的时候表现为大脑皮层及皮层下灰质团突然过度的重复性放电,导致病人身体的抽搐,意识的改变以及精神的异常等等。所以说,我们怎样对癫痫脑电信号进行非常准确的分析判断就显得很重要,也具有重要意义。脑电图(Electroencephalogram,EEG)产生于大脑神经细胞群在生理过程中自发或诱发的电活动,表现为神经细胞群在头皮表面或者颅内引起的电位信号的变化,它反映了大脑生物电的节律活动规律。它包含了大量的生理信息,疾病信息,是研究癫痫发作特征的重要工具。 本文是基于形态成分分析脑电棘波,脑电棘波检测选用离散余弦变换作为提取 EEG 的背景信号的字典,选用 Curvelet 变换作为提取癫痫脑电棘波信号的字典。首先我们要对癫痫脑电信号数据样本进行特征提。涮崛〕龅奶卣飨蛄克腿胫С窒蛄炕,进行训练,得到一个训练模型,利用此模型,进行混合脑电信号的癫痫分析判断。对于一组含有癫痫脑电信号和正常脑电信号的数据,用训练出的模型进行分析判断,分出其中癫痫脑电信号和正常脑电信号,与已知结果进行比较,由此得到模型判断的准确率,由此得到离散余弦变换,Curvelet 变换分析的准确率。 关键词 癫痫脑电 棘波特征提取 Curvelet 变换 离散余弦变换 支持向量机分类

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