基于小波与神经网络的癫痫检测新策略：FIR滤波与序列窗算法

本文主要探讨了一种创新的癫痫检测方法，结合了小波变换、人工神经网络以及序列窗算法。该研究发表于《软计算快报》第三期（2021），针对脑电图（EEG）信号的处理和分析，旨在解决传统癫痫检测方法存在的问题，如人工分析耗时、主观性强以及可能的误诊。 首先，研究者采用了一种带通有限冲激响应（FIR）滤波器，频率范围设定为0.5-40Hz，用于预处理原始脑电信号，去除伪影和噪声，提高了信号的纯净度。考虑到脑电信号的非线性和非平稳特性，作者采用了离散小波变换（DWT）技术，特别是db6母小波，进行四层分解。这种方法有助于揭示信号的时间和频率特性，从而提取出11个非线性统计特征，这些特征作为输入被送入人工神经网络（ANN）进行进一步的分类。 人工神经网络在这里扮演了关键角色，它利用小波变换后的特征集，对癫痫发作与非发作信号进行区分，以实现高精度的分类。ANN的训练和优化使得模型能够准确地区分脑电活动模式，提高癫痫检测的可靠性。 为了提升分类性能，研究团队引入了序列窗算法，这是一种新颖的策略，通过逐段处理信号并集成结果，有效地减少了延迟时间，使系统的反应更加实时。实验结果显示，该方法的平均分类准确率高达99.44%，平均灵敏度为80.66%，平均延迟仅为4.12秒，而假阳性率（False Positive Rate，FPR）保持在极低的0.2%水平。 这项研究提出的基于小波变换、人工神经网络和序列窗算法的癫痫检测系统，不仅提高了诊断效率，还降低了错误判断的风险，对于改善癫痫患者的治疗前景具有积极意义。在未来，随着人工智能技术在医疗领域的深入应用，这类智能分析方法有望在癫痫和其他神经系统疾病的早期识别和管理中发挥更大的作用。