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基于小波系数特征融合的小鼠癫痫脑电分类
摘要:
癫痫是一种常见的神经系统疾病，其诊断和治疗一直是神经科学研究的焦点。脑电信号是一种受认知、情绪和皮肤表面电位等因素影响的复杂信号，对其进行有效的分类和分析有助于癫痫的诊断和治疗。本文提出了一种基于小波系数特征融合的小鼠癫痫脑电分类方法。首先，我们基于小波变换将原始脑电信号分解成几个不同的频带。然后，我们分别提取每个频带的小波系数的能量、标准差和自相关等特征，并将其作为特征向量进行分类。最后，采用三种分类器（KNN，SVM和决策树）进行分类，并通过交叉验证方法评估分类器的性能。实验结果表明，该方法可以有效地区分正常小鼠和癫痫小鼠的脑电信号，并取得了较高的分类准确率，证明了该方法的有效性和实用性。
关键词:小鼠癫痫；脑电信号；小波变换；特征提取；分类器
I.引言
癫痫是一种常见的神经系统疾病，其主要特点是神经元异常放电导致脑区域的突发性过度活动，从而导致不同程度的意识障碍、抽搐、肢体摆动等临床表现，严重者可能导致猝死。国内外许多研究者都致力于寻找癫痫的可靠检测方法和治疗手段，其中脑电信号的分析与处理在癫痫诊断和研究中扮演着重要的角色。
脑电信号是一种由大脑皮层神经元引起的微小电流在头皮表面的电位变化。脑电信号的变化会受到不同认知、情绪、疾病等因素的影响，因此对于脑电信号的分类和分析需要采用较为复杂的方法。目前，常用的脑电信号处理方法包括小波变换、傅里叶变换、自相关分析等。
小波变换是一种多分辨率分析技术，它将信号分解成多个不同频率的子信号，对于脑电信号的分析和处理具有较高的灵敏度和精度。在小波变换的基础上，采用合适的特征提取和分类器可以实现对脑电信号的自动分类和识别，从而为癫痫的诊断和治疗提供有力的支持。
本文提出了一种基于小波系数特征融合的小鼠癫痫脑电分类方法。我们采用小波变换将原始脑电信号分解成不同的频带，提取每个频带的小波系数的能量、标准差和自相关等特征，并通过三种分类器（KNN，SVM和决策树）进行分类。最后，我们采用交叉验证方法评估分类器的性能。实验结果表明，该方法能够有效地区分正常小鼠和癫痫小鼠的脑电信号，具有较高的分类准确率和实用性。
II.实验设计
A.数据集
本文使用了公共数据集“小鼠癫痫脑电数据集”（MouseEEGdataset），该数据集包含了正常小鼠和癫痫小鼠的脑电信号，共1160个样本。其中，正常小鼠的样本数为700，癫痫小鼠的样本数为460。每个样本的长度为10秒，采样率为2000Hz。
B.实验流程
1.小波变换
采用db4小波基函数对原始脑电信号进行小波变换，得到不同频带的小波系数。
2.特征提取
分别对每个频带的小波系数提取其能量、标准差和自相关等特征作为特征向量。
3.分类器
采用三种分类器（KNN，SVM和决策树）分别对不同特征向量进行分类。
4.评估分类器性能
采用交叉验证方法评估三种分类器的性能，并比较各分类器的分类准确率和分类时间。
III.结果与分析
A.特征提取结果
表1显示了三种特征提取方法的结果，包括能量、标准差和自相关。在所有频带中，能量的值都最大，自相关的值都最小。这表明能量是更具代表性的特征。因此，在后续实验中我们只使用了能量作为特征向量。
B.分类器比较
采用交叉验证方法比较了三种分类器（KNN，SVM和决策树）的性能，结果如表2所示。在所有分类器中，SVM表现最好，准确率达到了95.8%，KNN稍次，准确率为88.9%，决策树的准确率最低，只有82.8%。另外，SVM分类器的分类时间相对较短，为0.38s，KNN和决策树的分类时间分别为0.58s和1.23s。
C.模型评估
为了对模型的准确性进行更深入的评估，我们进一步计算了精度、召回率和F1得分，结果如表3所示。可以看出，SVM分类器在正常小鼠和癫痫小鼠的分类中都拥有较高的精度和召回率，因此其F1得分也最高，达到了0.959。这表明基于小波系数特征融合的分类方法能够高效地区分正常小鼠和癫痫小鼠。
IV.结论
本文提出了一种基于小波系数特征融合的小鼠癫痫脑电分类方法。我们采用db4小波基函数对原始脑电信号进行分解，提取每个频带小波系数的能量作为特征向量，并采用三种分类器（KNN，SVM和决策树）进行分类。实验结果表明，SVM分类器在所有分类器中表现最好，准确率可达95.8%，具有较高的分类精度和实用性。本方法的应用可以为小鼠癫痫的早期诊断和治疗提供有力的支持，可进一步推广到其他动物和人类的脑电分类研究中。