中国生物医学工程学报
中國生物醫學工程學報
중국생물의학공정학보
CHINESE JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING
2012年
2期
175-183
,共9页
韩敏%王明慧%洪晓军%韩杰
韓敏%王明慧%洪曉軍%韓傑
한민%왕명혜%홍효군%한걸
癫痫发作预报%极端学习机%概率判决%平均相位相干
癲癇髮作預報%極耑學習機%概率判決%平均相位相榦
전간발작예보%겁단학습궤%개솔판결%평균상위상간
平均预报敏感度和误报率是癫痫发作预报中最为重要的两个指标,针对在提高平均预报敏感度的同时误报率往往也会增高的问题,提出一种基于概率判决极端学习机的癫痫发作预报方法.该方法在利用平均相位相干指数对脑电信号进行特征提取的基础上,采用概率判决极端学习机进行分类,得到定量的分类信息之后,通过确定分类阈值来维持平均预报敏感度与误报率之间的平衡,最后经平滑过滤得到发作预报结果.对21例难治性癫痫病患者的仿真实验表明,本方法的平均预报敏感度可达到80.4％,平均误报率可低至0.10 h-1,具有较好的预报性能;而且训练时间短,为临床的在线应用提供了有价值的参考.
平均預報敏感度和誤報率是癲癇髮作預報中最為重要的兩箇指標,針對在提高平均預報敏感度的同時誤報率往往也會增高的問題,提齣一種基于概率判決極耑學習機的癲癇髮作預報方法.該方法在利用平均相位相榦指數對腦電信號進行特徵提取的基礎上,採用概率判決極耑學習機進行分類,得到定量的分類信息之後,通過確定分類閾值來維持平均預報敏感度與誤報率之間的平衡,最後經平滑過濾得到髮作預報結果.對21例難治性癲癇病患者的倣真實驗錶明,本方法的平均預報敏感度可達到80.4％,平均誤報率可低至0.10 h-1,具有較好的預報性能;而且訓練時間短,為臨床的在線應用提供瞭有價值的參攷.
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