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基于相位同步的癫痫信号识别与分析

作者:周梦妮; 牛焱; 曹锐; 阎鹏飞; 相洁 太原理工大学信息与计算机学院; 太原030024; 太原理工大学软件学院; 太原030024

摘要:针对临床人工诊断癫痫信号效率低下的问题,建立一种基于相位同步的癫痫信号自动诊断模型。使用相位锁定值衡量各脑区间不同状态下的同步化程度,构建对应的脑功能网络连接矩阵,提取聚类系数和特征路径长度2种全局属性作为输入支持向量机的训练特征,使用六折交叉验证的方式对发作间期及发作期的信号进行分类识别。实验结果表明,加权网络的分类效果优于二值网络,其平均准确率为83.4 %,单一属性难以全面反映癫痫患者2种状态下的功能网络连接差异,多数患者在gamma和beta频段取得较好的分类效果。

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计算机工程

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