基于Jacobi多项式变换的EEG癫痫检测与眼状态识别系统
162 浏览量
更新于2024-06-17
收藏 2.21MB PDF 举报
本文主要探讨了利用Jacobi多项式变换(JPT)在医学信息学领域中的应用,特别是针对癫痫发作检测和眼状态识别的脑电图(EEG)信号分类技术。癫痫作为一种常见的神经系统疾病,对患者的生活质量造成严重影响。因此,开发自动化的分析系统对于早期诊断和干预具有重要意义。
文章的核心研究方法是构建一个基于JPT的模型,该模型首先通过离散Legendre变换(DLT)和离散Chebychev变换(DChT)对EEG信号进行预处理,重点提取β(β)和γ(γ)频率范围内的脑电活动。这两个变换能够有效地提取信号中的关键特征,减少噪声干扰,提高信号的可解读性。
接下来,作者计算了不同测量指标的复杂性,这些指标可能是信号的频谱特性、时域特性或两者结合的结果。这些复杂度指标被用作最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器的输入。LS-SVM是一种强大的机器学习算法,它在处理非线性问题和高维数据时表现出色,对于 EEG 数据的分类任务尤为适用。
LS-SVM分类器采用了径向基函数(Radial Basis Function,RBF),这是一种常用的核函数,它能将原始数据映射到高维空间,使得线性不可分的问题在新的空间中变得可分。通过这种方式,模型能够区分癫痫发作、非癫痫状态以及正常人眼睛开闭的不同脑电模式。
本文的目标是通过这个新的自动分类系统,提升癫痫发作的检测准确性和眼状态的识别能力,为潜在的眼-脑-机接口应用提供基础,以及为设计植入式设备,如能够实时监测并响应癫痫发作的装置,提供技术支持。这种集成系统有望改善患者的治疗效果和生活质量,进一步推动医学信息学在神经科学领域的实际应用。
2021-05-19 上传
2019-08-26 上传
2023-09-09 上传
2023-05-17 上传
2023-05-17 上传
2023-04-01 上传
2023-05-24 上传
2023-05-22 上传
2023-06-12 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
cpongm
- 粉丝: 5
- 资源: 2万+
最新资源
- 多模态联合稀疏表示在视频目标跟踪中的应用
- Kubernetes资源管控与Gardener开源软件实践解析
- MPI集群监控与负载平衡策略
- 自动化PHP安全漏洞检测:静态代码分析与数据流方法
- 青苔数据CEO程永:技术生态与阿里云开放创新
- 制造业转型: HyperX引领企业上云策略
- 赵维五分享:航空工业电子采购上云实战与运维策略
- 单片机控制的LED点阵显示屏设计及其实现
- 驻云科技李俊涛:AI驱动的云上服务新趋势与挑战
- 6LoWPAN物联网边界路由器:设计与实现
- 猩便利工程师仲小玉:Terraform云资源管理最佳实践与团队协作
- 类差分度改进的互信息特征选择提升文本分类性能
- VERITAS与阿里云合作的混合云转型与数据保护方案
- 云制造中的生产线仿真模型设计与虚拟化研究
- 汪洋在PostgresChina2018分享:高可用 PostgreSQL 工具与架构设计
- 2018 PostgresChina大会:阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储