基于脑电通道动态选择方法的癫痫检测.pptx
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汇报人:CONTENTSPARTONEPARTTWO癫痫疾病概述癫痫检测的意义癫痫检测的难点PARTTHREE脑电信号的采集脑电通道的选择动态选择方法的原理动态选择方法的应用PARTFOUR系统架构数据预处理特征提取分类器设计系统性能评估PARTFIVE实验数据来源与处理实验结果展示结果分析与其他方法的比较PARTSIX研究结论研究不足与展望汇报人:
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基于脑电特征纹理与SVM分类的癫痫发作检测研究基于脑电特征纹理与SVM分类的癫痫发作检测研究摘要:癫痫是一种常见的神经系统疾病,根据世界卫生组织的统计数据,现在全球有超过5000万人患有癫痫。准确、快速地检测癫痫发作对于及早诊断和治疗至关重要。近年来,脑电信号处理技术被广泛应用于癫痫发作检测。本论文基于脑电特征纹理与支持向量机(SVM)分类算法,提出一种新的癫痫发作检测方法。1.引言癫痫是一种由于脑电活动异常导致的突发性疾病。脑电信号记录了大脑活动的电流变化,可以提供有关癫痫发作的重要信息。因此,脑电信号