神经系统是人体的主导系统,协调和控制着人体的各种器官、组织。神经系统和很多疾病存在着较大的相关性,如内分泌和代谢的异常、机械压迫、中毒、感染、免疫缺陷和创伤等都可能引起感觉功能的异常。因此神经系统检测不仅是对神经功能的评估,同时也能够辅助其他疾病的诊断。目前临床常用的神经系统检测方法主要是定量感觉测量,该检测方法需要被试者的主观配合,受被试者的主观意识行为影响较大,而且也不能对一些无法交流的人进行检测,因此亟需一种更为客观的判断依据。研究表明,外界特定刺激会在大脑皮层产生相应的电活动,即事件相关电位,因此本文在此基础上研究事件相关电位是否能够成为判断人体感受外界刺激有无的客观指标,进一步判别人体的感觉神经系统阈值,使之成为一种人体神经系统诊断手段。本文建立了电流感觉阈值检测平台,研究中使用250Hz正弦波电流刺激健康被试者同时根据刺激时间标记点提取被试者的单通道脑电信号,然后采用两种不同的阈值判断方法对脑电信号中的事件相关电位进行处理：一种是支持向量机模式识别统计判断人体电流感觉阈值,本方法主是根据脑电识别概率来判断人体的电流感觉阈值；另一种是置信机器学习判断人体电流感觉阈值,引入置信机器学习算法,不仅减少了实验刺激次数,同时也为模式识别结果提供可信度。最后将这两种方法所得阈值与强迫选择法所得阈值进行比较分析。研究结果表明,基于脑电事件相关电位的电流感觉阈值检测具有可行性,为进一步临床应用提供了实践基础。