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基于EMD和混合特征的癫痫脑电信号识别研究的开题报告
一、研究背景和意义
癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征为脑内异常放电所导致的一系列症状，如抽搐、意识变化等。目前，癫痫的诊断主要依赖于脑电图（EEG）检查，而自动识别EEG特征的研究对于癫痫的识别和治疗具有重要意义。传统的EEG特征分析方法主要依赖于频域和时域特征提取，这些方法不能够充分利用EEG信号的非线性和非平稳性质。为了充分利用EEG信号的特性，提高癫痫识别的准确率，近年来，基于经验模态分解（EMD）方法的研究得到了广泛的关注和应用。与传统的频域和时域特征提取不同，EMD是一种自适应的信号分解方法，能够将EEG信号分解为多个固有模态函数（IntrinsicModeFunctions,IMF）组合，得到更精细的时频特征。
二、研究内容和方法
本项目旨在利用基于EMD方法和混合特征的癫痫脑电信号识别方法，提高癫痫病人脑电信号的识别率。具体研究内容包括以下几个方面：
1.数据收集和预处理
以中国医学科学院神经科学研究所教授田海波团队多年来的临床数据为基础，收集大量的癫痫脑电信号数据，并对信号进行预处理。
2.经验模态分解（EMD）的信号处理
将EEG信号采用EMD进行信号分解，得到一系列的IMFs和剩余信号。
3.特征提取
利用单独每个IMF和相加后的IMFs作为特征向量，并引入一部分经过奇异值分解（SVD）降维的混合特征，形成完整的特征集合。
4.特征选择和分类器设计
使用卡方检验等特征选择方法，筛选出最有区分力的特征，并针对不同的癫痫发作形式，研究设计合适的二分类或多分类器。
5.实验评估
对所设计的识别器进行训练和评估，利用常用的评价指标，如准确率、召回率、F1值等，评估算法的识别性能。
三、研究预期成果和意义
本项目旨在提高癫痫识别率，具有以下预期成果：
1.基于EMD方法和混合特征的癫痫脑电信号识别方法，对于癫痫的识别具有更高的准确性。
2.深入探究癫痫EEG信号的特征与分类器之间的关系，为今后更优化的癫痫诊断和治疗提供了一定的思路。
3.为临床癫痫诊断提供一定的技术支持，借助研究成果，可以建立起特定癫痫形式的诊断模型，辅助临床医生进行诊断和治疗。