资源类型：
收录情况：
◇ 统计源期刊
◇ 北大核心
◇ CSCD-C
文章类型：
机构：
[1]昆明理工大学信息工程与自动化学院
[2]昆明医科大学第一附属医院神经内科
内科科室
神经内科
昆明医科大学附属第一医院
出处：
ISSN：
关键词：
癫痫脑电
癫痫脑电信号识别
微状态分析法
多特征
摘要：
癫痫发作时脑神经元异常放电，严重危及人的生命，准确识别癫痫脑电信号对癫痫诊断具有重大意义，对此使用微状态分析法对癫痫脑电信号进行识别研究。各选取11名癫痫患者和健康人，计算癫痫发作、癫痫未发作和健康人脑电微状态的传统特征（出现频率、平均持续时间、覆盖率和转移概率）、Hurst指数、动态特征（ACF和AIF）,进行差异性分析并使用SVM进行分类。在1 Hz～40 Hz频段，癫痫发作和健康人、癫痫发作和癫痫未发作、癫痫未发作和健康人的传统特征、Hurst指数、动态特征均有显著差异，三种特征融合的准确率分别为99.9%、96.3%、96.3%,均高于其他频带（delta、theta、alpha、beta和gamma）的准确率。癫痫脑电微状态特征能被准确识别，1 Hz～40 Hz频段多参数特征融合能有效提高分类准确率。
基金：
国家自然科学基金项目（82060329,8206070143）；
第一作者：
第一作者机构：
[1]昆明理工大学信息工程与自动化学院
通讯作者：
推荐引用方式(GB/T 7714)：
熊馨,罗剑花,武瑞锋,等.基于微状态方法的癫痫脑电信号识别研究[J].传感技术学报.2022,35(12):1671-1677.
