本文關鍵詞：基于多維復雜度的精神分裂癥腦磁信號區(qū)分

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【摘要】：為了更有效地識別腦磁信號,提出一種基于多維復雜度的腦磁信號分類方法。首先提取信號的AR模型系數(shù)、頻帶能量、近似熵和Lempel-Ziv復雜度作為特征。然后運用增L減R搜索算法結合距離準則選擇通道。最后采用遺傳算法選擇特征子集,分別運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和SVM分類器檢測特征子集的性能并對信號分類。實驗結果表明精神分裂癥患者的近似熵和Lempel-Ziv復雜度都高于正常人,患者的腦磁信號可能更加復雜。增L減R搜索算法選擇的通道大多分布在顳葉區(qū),即顳葉區(qū)域的通道可能攜帶了更多的差異信息。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和SVM對特征數(shù)據(jù)分類,分別得到了98.5%和99.75%的正確率。
【作者單位】： 南京郵電大學電子科學與工程學院;江蘇省射頻集成與微組裝工程實驗室;
【關鍵詞】： 精神分裂癥 特征提取 特征選擇 遺傳算法 腦磁圖(MEG)信號分類區(qū)分
【基金】：國家自然科學基金(No.61271334)
【分類號】：TP18;R749.3
【正文快照】： 1引言精神分裂癥是一種嚴重而持久的精神衰弱疾病,患者表現(xiàn)出思維、情感和感知上的障礙,而且在人際交往這方面也存在困難。和正常人相比,精神分裂癥患者有較低的就業(yè)率和結婚率。目前,精神分裂癥尚無客觀的檢測方法,其診斷由臨床醫(yī)師用一套固定的標準評估患者后進行。腦磁圖(M

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本文編號：682193