分布熵在癫痫EEG信号诊断中的应用研究

1 下载量 149 浏览量 更新于2024-08-28 收藏 728KB PDF 举报
本文探讨了分布熵在癫痫电生理信号(EEG)分析中的应用,针对准确检测癫痫发作这一开放性挑战提出了新的解决方案。近年来,多项研究表明,先进的非线性熵方法,如近似熵、样本熵、模糊熵和排列熵等,已被用于区分正常和癫痫EEG信号。这些方法在处理较短数据时表现出色。最近,一种新型的分布熵(DistEn)因其优越性能引起了关注,尤其对于处理数据长度有限的情况。 本文主要目标是评估DistEn在癫痫EEG信号分析中的潜力。研究采用了公开可用的Bonn数据库,该数据库包含了正常、间歇期和发作期的EEG记录。为了深入理解DistEn的表现,研究者设置了三种不同的测量协议: 1. 完整记录分析:首先,直接计算单个EEG信号的分布熵,这有助于观察整个信号的复杂度特征。 2. 分段平均法:其次,将原始信号划分为不重叠的5秒段,并对每一段的DistEn进行计算,然后取平均值。这种方法有助于减少噪声影响,同时捕捉不同时间尺度下的信号特性。 3. 全局平均:最后,通过对所有时间段的DistEn值进行平均,得到一个整体的分布熵描述,这可能揭示出信号在整个记录中的总体变化趋势。 通过这三种策略,作者期望揭示DistEn在癫痫EEG信号识别中的优势,尤其是在与传统熵方法对比时。这种分析不仅可以提供更精细的信号特征描述,还有可能改进现有的癫痫检测算法,提高其灵敏性和准确性。分布熵作为一种新颖的复杂度指标,有望成为未来癫痫研究和临床实践中的有力工具。