AR模型与HMM在癫痫脑电识别中的高精度应用

本文主要探讨了自回归模型（AR）和隐马尔可夫模型（HMM）在癫痫脑电识别领域的应用。文章针对医学诊断中的一个关键问题——减轻医生的工作负担，减少人工识别过程中可能受到的主观因素影响，提出了利用这两种统计模型的技术解决方案。 首先，自回归模型作为一种时间序列分析工具，通过考虑当前信号值与其过去值之间的依赖关系，能够有效地提取脑电信号的特征。作者利用了基于联合信息准则（CIC）的最佳阶数AR模型，对脑电信号进行预处理和特征提取，这种方法有助于捕捉到癫痫发作期间可能存在的模式和规律。 其次，隐马尔可夫模型是一种概率模型，特别适用于离散或连续状态序列的分类任务。在本研究中，作者采用了连续密度隐马尔可夫模型（CD-HMM），将其作为区分正常脑电波和癫痫脑电波的有效工具。通过将训练数据集中的样本分为两部分，一部分用于建立HMM模型，另一部分则用于模型的测试和验证，以评估其在实际数据上的性能。 实验结果显示，在南京军区总医院的临床脑电数据集上，该方法显示出很高的识别效率，对于癫痫脑电的识别率高达90%，这表明AR模型与HMM相结合的方法在识别癫痫特征方面具有较高的准确性和可靠性。这对于开发脑机接口设备具有重要的实际意义，因为这样的技术可以提高诊断的自动化程度，从而促进更快速、客观的疾病判断。 关键词包括：癫痫、脑电信号、自回归模型、隐马尔可夫模型和脑机接口。这项研究的结果不仅为癫痫诊断提供了新的科学依据，也为未来在医疗领域，特别是在神经科学和脑机接口技术的发展中，进一步探索和优化这些模型的应用打开了新的可能性。