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| 基于脑电高频振荡特征主成分分析与机器学习的致痫通道自动识别 | |
| 作者姓名： | 陈文静 张馨月 康同舟 赖大坤 张恒 李真林 |
| 作者单位： | 四川大学华西医院,四川成都610041;电子科技大学电子科学与工程学院,四川成都611731 |
| 摘 要： | 目的 研究一种基于颅内多通道脑电高频振荡(HFOs)总体特征的主成分分析与机器学习方法,以实现自动识别和确定各脑电通道是否位于致痫病灶区.方法 首先,在通道水平对颅内脑电高频振荡信号进行时-频域多维特征提取;其次,采用主成分分析法(PCA)对该特征矩阵进行降维处理;然后,分别采用支持向量机、决策树及K邻近等机器学习方法... |
| 关 键 词： | 癫痫 颅内脑电 高频振荡信号 机器学习 致痫区定位 |
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