利用人工神经网络自动判断脑电图中有无癫痫样放电

来源 :中国生物医学工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:soul566
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
患者有头痛或抽搐等症状时,医生怀疑为癫痫,就要记录其脑电图,并分析其中有无癫痫样放电(Epileptiform Discharge, ED)。尽管对ED的自动检测已取得了良好的结果,但无法避免因为伪差和类似ED的脑电波造成的假阳性。因此在全自动分析时,对于该类脑电图往往容易被误判,本来没有ED的脑电图被误判为含有ED。本文根据对41份脑电图中用人工神经网络交叉识别网络输出峰值分布曲线的分析,建立一套全自动判断脑电图中是否有ED的方法,即使存在一定量的假阳性的情况下,仍能作出正确判断。
其他文献
本文用C扫高频超声显微镜对离体人体甲状腺的超声特性作了系统的研究,超声频段范围为25~55MHz。为定量对生物组织进行定征,本实验室建立一套高频超声显微镜系统,对正常和病变的离
本文将音频多普勒信号的几种特征提取方法结合起来,用多元分析的方法对血流状况进行多特征的分类决策,所用的特征提取方法包括:传统的声谱参数法,音频信号的零极点模型法,分
交互信息是一种检测系统之间相依性的方法,它可以同时检测线性和非线性相关.本文介绍了交互信息的计算方法和性质,讨论了它在单个时间序列上的应用,并将它应用于心脏状态研究