[发明专利]一种癫痫患者脑电信号的处理方法及系统有效
| 申请号： | 201710325466.2 | 申请日： | 2017-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN107095669B | 公开（公告）日： | 2019-09-13 |
| 发明（设计）人： | 陈善恩;张玺 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | A61B5/0476 | 分类号： | A61B5/0476;A61B5/00 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 贾晓玲 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种癫痫患者脑电信号的处理方法，属于非线性生理信号处理技术领域。该方法首先获取不含噪声的癫痫患者的多导脑电信号；将多导脑电信号分成若干数据段，采用最大互相关函数计算同一时间窗下的任意两段数据段的最大互相关系数，作为相应数据段的特征值，然后通过计算所有脑电信号之间的互相关系数构成特征矩阵；并获取与癫痫发作相关的稀疏特征矩阵，作为最终的脑电信号的特征矩阵；最后采用最小二乘支持向量机算法分类癫痫患者脑电信号。本发明可以应用于癫痫患者EEG信号，实现了癫痫检测的极高的准确性、敏感性和特异性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 癫痫 患者 电信号 处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种癫痫患者脑电信号的处理系统，其特征在于，包括预处理模块、特征提取模块、特征选择模块和分类模块；预处理模块：用于获取不含噪声的癫痫患者的多导脑电信号；特征提取模块：将上述多导脑电信号分成若干数据段，采用最大互相关函数计算同一时间窗下的任意两段数据段的最大互相关系数，作为相应数据段的特征值，通过计算所有脑电信号之间的互相关系数构成特征矩阵；特征选择模块：从互相关系数构成的特征矩阵中去除背景噪声特征，获取与癫痫发作相关的稀疏特征矩阵，作为最终的脑电信号的特征矩阵；分类模块：采用最小二乘支持向量机分类癫痫患者脑电信号。
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