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论文类型： 期刊论文

发表时间： 2006-10-20

发表刊物： 中国生物医学工程学报

收录刊物： PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

卷号： 25

期号： 5

页面范围： 527-531

ISSN号： 0258-8021

关键字： 癫痫;经验模式分解;样本熵

摘要： 本研究提出一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与样本熵的癫痫预测方法;该方法首先对原始信号进行了经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)之和,再选取若干个包含主要癫痫预报信息的IMF分量,将其求和后,计算其样本熵(sample entropy,SampEn).结果表明,癫痫发作前期样本熵呈减小趋势,基于EMD的样本熵其减小幅度显著增加,同时抑制了伪差对实验结果的影响.基于经验模式分解与样本熵的癫痫预测方法能够很好的对癫痫进行预测.