基于SVM算法癫痫脑电的研究初探OACSTPCD
Preliminary research of epilepsy brain electricity based on SVM algorithm
目的:通过算法的选择,对癫痫患者进行无创性脑电图筛查,以期及早发现、正确干预具有癫痫发病倾向的人群,有效降低癫痫的发病率、致残率和死亡率.方法:通过对基于支持向量机分析技术的数字脑电图(EEG)信号正常和癫痫特征波的提取、自动识别和分型等研究,以期实现癫痫的自动、规模性筛查.结果:癫痫患者和健康人的16导脑电信号在能量特征上表现出较高的模式可分性,支持向量机作为一种新的机器学习方法.具有较强的泛化能力.基于该算法的EEG信号的分类方法会成为诊断隐…查看全部>>
吴敏;韦志辉;汤黎明;刘铁兵
南京军区南京总医院,南京市,210002南京理工大学,南京市,210094南京理工大学,南京市,210094南京军区南京总医院,南京市,210002
数理科学
支持向量(support vector machine,SVM)癫痫脑电图筛查
《医疗卫生装备》 2007 (12)
23-25,3
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