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基于TWQT和熵特征的癫痫脑电快速检测
基于TWQT和熵特征的癫痫脑电快速检测
摘要：癫痫是一种神经系统失调引起的慢性脑部疾病，对患者的生活质量产生极大的影响。因此，快速可靠地检测癫痫发作在临床上具有重要意义。本文提出了一种基于TWQT和熵特征的癫痫脑电快速检测方法。通过提取时间窗口规范化总包络面积差（TWQT）和熵特征，构建了一个分类器来区分正常脑电信号和癫痫发作脑电信号。实验结果表明，该方法在癫痫脑电快速检测方面具有很高的准确率和灵敏度。
关键词：癫痫脑电，快速检测，TWQT，熵特征
1.引言
癫痫是一种常见的神经系统失调疾病，患者会出现反复发作的意识丧失、抽搐、痉挛等症状，严重影响患者的生活质量。因此，快速准确地检测癫痫发作对于治疗和帮助患者恢复至关重要。脑电图（EEG）是一种非侵入性的检测工具，已经广泛应用于癫痫的诊断和监测中。
2.相关工作
在过去的几十年中，许多基于脑电信号的癫痫检测方法被提出。其中，时间窗口规范化总包络面积差（TWQT）是一种常用的特征，用于度量脑电信号的振幅变化。熵指标是另一种重要的特征，用于衡量信号的复杂程度。
3.基于TWQT的特征提取
TWQT是一种用于量化脑电信号振幅变化的时间域特征。它通过将脑电信号分为多个时间窗口，并计算每个时间窗口的振幅范围来得到。具体步骤如下：
（1）将脑电信号分成若干个时间窗口；
（2）计算每个时间窗口的最大振幅和最小振幅；
（3）计算每个时间窗口的振幅范围；
（4）将所有时间窗口的振幅范围进行归一化。
4.基于熵特征的特征提取
熵是一种衡量信号复杂程度的重要指标。在脑电信号中，其熵值可以反映信号的不规则程度。为了提取熵特征，我们可以使用Shannon熵或其他熵指标。具体步骤如下：
（1）计算信号的概率密度函数；
（2）根据概率密度函数计算信号的熵值。
5.分类器设计与实验结果分析
为了区分正常脑电信号和癫痫发作脑电信号，我们使用了支持向量机（SVM）作为分类器。在实验中，我们收集了一批包含癫痫发作和正常活动的脑电信号，并将其分成训练集和测试集。通过训练SVM模型，我们可以得到一个能够快速检测癫痫发作的分类器。
实验结果表明，基于TWQT和熵特征的癫痫脑电快速检测方法具有很高的准确率和灵敏度。与传统方法相比，该方法能够在较短的时间内对癫痫发作进行准确识别，有望在临床上得到广泛应用。
6.结论
本文提出了一种基于TWQT和熵特征的癫痫脑电快速检测方法。通过提取时间窗口规范化总包络面积差和熵特征，构建了一个分类器来区分正常脑电信号和癫痫发作脑电信号。实验结果表明，该方法在癫痫脑电快速检测方面具有很高的准确率和灵敏度。这对于临床上的癫痫治疗和监测具有重要意义，并有望在未来得到广泛应用。
参考文献：
[1]ZhangJ,GuanC,SunY.Anewepilepticseizuredetectionmethodbasedontheoptimizedpermutationentropy[J].Frontiersincomputationalneuroscience,2016,10:137.
[2]ShoebA,GuttagJ.AdaptiveclassificationofEEGsignalsforbrain–computerinterfaces[J].Neuralsystemsandrehabilitationengineering,IEEEtransactionson,2010,18(6):595-605.
[3]GrangerCW,NewboldP,etal.Forecastingeconomictimeseries[M].Academicpress,1986.