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基于概率判决极端学习机的癫痫发作预报研究

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2012-04-20

Journal:中国生物医学工程学报

Included Journals:Scopus、PKU、ISTIC、CSCD

Volume:31

Issue:2

Page Number:175-183

ISSN No.:0258-8021

Key Words:癫痫发作预报;极端学习机;概率判决;平均相位相干

Abstract:平均预报敏感度和误报率是癫痫发作预报中最为重要的两个指标,针对在提高平均预报敏感度的同时误报率往往也会增高的问题,提出一种基于概率判决极端学习机的癫痫发作预报方法.该方法在利用平均相位相干指数对脑电信号进行特征提取的基础上,采用概率判决极端学习机进行分类,得到定量的分类信息之后,通过确定分类阈值来维持平均预报敏感度与误报率之间的平衡,最后经平滑过滤得到发作预报结果.对21例难治性癫痫病患者的仿真实验表明,本方法的平均预报敏感度可达到80.4%,平均误报率可低至0.10 h-1,具有较好的预报性能;而且训练时间短,为临床的在线应用提供了有价值的参考.

Pre One:基于极端学习机的多变量混沌时间序列预测

Next One:基于互信息案例推理的氧气脱碳效率预测模型