| 基于PCA多导联的癫痫脑电信号分类及致痫灶定位研究 |
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| 引用本文： | 李冬梅,尔西丁·买买提,杨日东,陈子怡,田翔华,董楠,张洋,周毅. 基于PCA多导联的癫痫脑电信号分类及致痫灶定位研究[J]. 生物医学工程研究, 2017, 0(3). DOI: 10.19529/j.cnki.1672-6278.2017.03.06 |
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| 作者姓名： | 李冬梅 尔西丁·买买提 杨日东 陈子怡 田翔华 董楠 张洋 周毅 |
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| 作者单位： | 1. 新疆医科大学研究生学院,新疆 乌鲁木齐,830011;2. 中山大学中山医学院生物医学工程系,广东 广州,510080;3. 中山大学附属第一医院神经内科,广东 广州,510080;4. 新疆医科大学第一附属医院神经内科,新疆 乌鲁木齐,830011;5. 新疆医科大学研究生学院,新疆 乌鲁木齐 830011;中山大学中山医学院生物医学工程系,广东 广州 510080 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61263011)，中央高校基本业务费项目(15ykcj03d)，广东省前沿与关键技术创新专项资金项目(2014B010118003 |
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| 摘 要： | 为了更好的对致痫灶进行准确定位,提出了一种基于PCA(主成分分析)的定位方法.针对非线性动力学方法从不同角度提取癫痫脑电信号特征,首先采用主成分分析对高维特征向量进行降维处理,用随机森林进行分类;随后利用医学参考值范围找出各导联的差异变化,进而实现对致痫灶的初步定位.
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| 关 键 词： | 癫痫 致痫灶定位 主成分分析 随机森林 医学参考值范围 |
Classification of Epileptic EEG Signals based on Principal Component Analysis and Localization of Epileptic Foci |
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| LI Dongmei,ALCITIN Mamat,YANG Ridong,CHEN Ziyi,TIAN Xianghua,DONG Nan,ZHANG Yang,ZHOU Yi. Classification of Epileptic EEG Signals based on Principal Component Analysis and Localization of Epileptic Foci[J]. Journal Of Blomedical Englneerlng Research, 2017, 0(3). DOI: 10.19529/j.cnki.1672-6278.2017.03.06 |
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| Authors: | LI Dongmei ALCITIN Mamat YANG Ridong CHEN Ziyi TIAN Xianghua DONG Nan ZHANG Yang ZHOU Yi |
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| Abstract: | In order to better locate seizure focus, a PCA (principal component analysis,PCA)-based localization method was proposed.In order to extract the characteristics of EEG from different angles, PCA was used to reduce the dimensionality of high-dimensional eigenvectors, and then to classify them with random forest.Then, the medical reference range was used to find out the difference of lead change and the preliminary localization of seizure was focused on. |
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| Keywords: | Epilepsy Epileptic focus Principal component analysis Random forest Medical reference range |
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