MATLAB平台癫痫脑电时频分析：提升诊断效率

本篇课程设计报告聚焦于生物医学工程领域，主要针对癫痫脑电时频分析进行深入探讨。题目明确指出"基于短时傅里叶变换的癫痫脑电时频分析"，意味着研究将采用短时傅里叶变换这一数学工具来解析和理解癫痫患者的脑电信号与正常人之间的差异。癫痫，作为一种神经元异常放电引发的疾病，对患者的生活质量和死亡率有显著影响，特别是发展中国家的患者群体庞大。 通过MATLAB平台进行数据分析，报告强调了传统癫痫诊断方法的局限性，即依赖医生的经验和视觉检测，耗时且主观性强。为了解决这些问题，研究者设计了一种基于计算机的解决方案，旨在自动化处理大量脑电数据，提取功率谱图和时频能量谱图，以便在频域和时域内对比分析癫痫患者和正常人的脑电特性。实验对象包括两名癫痫患者（分别在左颞区和右颞区发作）和两名正常人，他们的脑电数据被用于细致的对比研究。 具体操作中，选取了癫痫患者和正常人的特定导联数据，如癫痫患者1的T3导联和癫痫患者2的T4导联，以及正常人1的T3和正常人2的T4导联的子集，每部分数据量均为768点。正常人的脑电数据则来自长度为4000点的完整记录，但为了实验目的，只选择了连续的768点进行分析。 通过对这些数据进行分析，研究旨在揭示癫痫发作时特有的脑电模式，通过对比找出与正常状态下的区别，以此作为辅助诊断工具，提升医生的诊断效率。这种量化和自动化的分析方法有助于减少主观判断，提高癫痫诊断的准确性和效率，对于癫痫管理以及神经系统疾病的临床实践具有重要意义。