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一种基于经验模态分解的癫痫棘波检测方法
An EMD Based Epileptic Spike Detection Method
【摘要】 脑电癫痫特征波的自动提取对于患者的诊断以及减轻医生的繁重劳动都具有重要的意义。我们提出一种基于经验模态分解(EMD)的癫痫特征波检测方法,该方法首先经过EMD分解得到若干个固有模态函数(IMF),然后对其中的第一个IMF应用非线性能量算子(NEO)进行特征波提取,从而达到自动检测的效果。在对数值模拟的和真实的癫痫脑电信号(EEG)的仿真实验中,该方法都取得了较好的结果。
【Abstract】 The automatic spike detection in EEG is significant in both diagnosing illness and alleviating the heavy labour force of the doctor.This paper proposes a new EMD based method to complete spike detection.It decomposes a signal into a few intrinsic mode functions(IMF),and then applies the nonlinear energy operator(NEO) to the first IMF to complete the automatic detection.Sufficient results are obtained by applying this method to the spike detection of the simulation signal and the real epileptic EEG signal.
【关键词】 脑电信号;
经验模态分解;
非线性能量算子;
棘波检测;
【Key words】 EEG Empirical mode decomposition(EMD) Nonlinear energy operator(NEO) Spike detection;
【Key words】 EEG Empirical mode decomposition(EMD) Nonlinear energy operator(NEO) Spike detection;
【基金】 国家自然科学基金资助项目(30170259,30570475);教育部博士点基金资助项目(20050141025)
- 【文献出处】 生物医学工程学杂志 ,Journal of Biomedical Engineering , 编辑部邮箱 ,2008年02期
- 【分类号】R742.1
- 【被引频次】14
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