西北大学学报（自然科学版）
西北大學學報（自然科學版）
서북대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF NORTHWEST UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2008年
5期
709-713
,共5页
癫痫%脑电图%复杂度%经验模式分解%人工神经网络
癲癇%腦電圖%複雜度%經驗模式分解%人工神經網絡
전간%뇌전도%복잡도%경험모식분해%인공신경망락
目的 寻找一种通过单通道脑电分析实现癫痫发作预报的新方法.方法 从西京医院癫痫中心的临床病例中选择7名受试者记录癫痫发作前后8个通道的脑电,对发作前的各导脑电信号进行经验模式分解,提取分解后各分量的复杂性测度,将其作为一个4层(7-6-2-1)神经网络的输入进行非线性分类,神经网络的训练采用去一循环法(leave one out).结果 研究表明,所提出的方法在预报癫痫发作时的表现为:根据所用脑电导联不同,准确度为71.7%～78.3%,特异性为71.4%～88.1%,敏感性为50%～77.8%范围.另外,系统运算速度足够快,适合临床实时检测需要.结论 所提出的方法在预测癫痫发作时有一定优势,但进一步的研究仍然是必要的.
目的 尋找一種通過單通道腦電分析實現癲癇髮作預報的新方法.方法 從西京醫院癲癇中心的臨床病例中選擇7名受試者記錄癲癇髮作前後8箇通道的腦電,對髮作前的各導腦電信號進行經驗模式分解,提取分解後各分量的複雜性測度,將其作為一箇4層(7-6-2-1)神經網絡的輸入進行非線性分類,神經網絡的訓練採用去一循環法(leave one out).結果 研究錶明,所提齣的方法在預報癲癇髮作時的錶現為:根據所用腦電導聯不同,準確度為71.7%～78.3%,特異性為71.4%～88.1%,敏感性為50%～77.8%範圍.另外,繫統運算速度足夠快,適閤臨床實時檢測需要.結論 所提齣的方法在預測癲癇髮作時有一定優勢,但進一步的研究仍然是必要的.
목적 심조일충통과단통도뇌전분석실현전간발작예보적신방법.방법 종서경의원전간중심적림상병례중선택7명수시자기록전간발작전후8개통도적뇌전,대발작전적각도뇌전신호진행경험모식분해,제취분해후각분량적복잡성측도,장기작위일개4층(7-6-2-1)신경망락적수입진행비선성분류,신경망락적훈련채용거일순배법(leave one out).결과 연구표명,소제출적방법재예보전간발작시적표현위:근거소용뇌전도련불동,준학도위71.7%～78.3%,특이성위71.4%～88.1%,민감성위50%～77.8%범위.령외,계통운산속도족구쾌,괄합림상실시검측수요.결론 소제출적방법재예측전간발작시유일정우세,단진일보적연구잉연시필요적.
