一种基于模糊熵的癫痫脑电信号分类方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊熵的癫痫脑电信号分类方法，对发作间歇期脑电信号和发作期脑电信号进行模糊熵值分析；通过特征选择提取出反应信号特性的对应电极下的模糊熵作为输入特征；将经过筛选后的对应电极下的模糊熵作为输入特征对癫痫EEG信号进行分类检测。本发明包括特征计算，特征提取和分类模块，特征计算与提取模块采用模糊熵最发作期脑电和发作间歇期脑电信号进行分析，并选取KS检验差异大的电极作为特征输入，分类模块利用支持向量机对癫痫EEG信号进行分类检测，支持向量机算法将问题转化为二分类问题，减低了计算复杂度，同时具有良好的实时性，可以用于癫痫的检测与预警，有很高的敏感性，特异性和准确率。

主权项

一种基于模糊熵的癫痫脑电信号分类方法，其特征在于，所述基于模糊熵的癫痫脑电信号分类方法包括：首先对发作间歇期脑电信号和发作期脑电信号进行模糊熵值分析；其次通过特征选择提取出反应信号特性的对应电极下的模糊熵作为输入特征；最后将经过筛选后的对应电极下的模糊熵作为输入特征对癫痫EEG信号进行分类检测。