基于神经网络的VEP波形自动识别方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于神经网络的VEP波形自动识别方法

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【英文篇名】	Autorecognition of visual evoked potential waveform based on neural network.
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【作者】	韩冰; 王滨生; 王卓; 谷静芝; 汪宝麟;
【英文作者】	Han Bing; Wang Binsheng; Wang Zhuo; et al. Dept. of Ophthalmology; Second Hospital of Harbin Medical; University; Harbin(150086);
【作者单位】	哈尔滨医科大学第二临床医学院眼科;
【文献出处】	临床脑电学杂志 , JOURNAL OF CLINICAL ELECTROENCEPHALOLOYG, 编辑部邮箱 1999年 02期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	视觉诱发电位; 信号识别; 自动检测; 神经网络;
【英文关键词】	Visual evoked potential Signal recognitionAutomatic detection; Neural network;
【摘要】	目的：研究基于神经网络的视觉诱发电位波形的自动识别方法，实现Ｐ１００波的自动识别。方法：从历年来临床闪光ＶＥＰ检查记录中选择出经专家用视觉方法判断有Ｐ１００波存在的记录文件，记录专家判别的Ｐ１００波和比较波的数据，以此记录材料作为神经网络的学习样本，建立采用反向回归算法的神经网络。选取波形特征参数作为神经网络的输入参数，用具有不同隐层结点数的神经网络对相同样本进行学习和检验。结果：神经网络对学习样本的判别一致率为：Ａ组９８８％，Ｂ组９８８％；对检验样本的判别一致率为：Ａ组平均９２２％，Ｂ组平均９６０％。以全体材料为学习样本时网络的判别一致率为９７６％～９８２％，其中不同隐结点数的网络判别一致率差异极显著（χ２检验，χ２＝９．６３＞６．６３，Ｐ＜０．０１）。结论：专家的判断原则可以为神经网络所阐明
【英文摘要】	Objectives: To investigate a method of autorecognition of visual evoked potential(VEP) waveform based on neural network to realize the autorecognition of P100 waveform. Methods: P100 waveform recorded in documents that was detected and judged by the experts was chosen from clinical flash VEP inspection records over the years. The data of P100 and comparative waveform chosen by experts were recorded and served as the training samples of neural network. ...
【分类号】	R741.044
【正文快照】	视觉诱发电位（ＶＥＰ）作为一项客观的电生理学指标，广泛应用于现代眼科神经科临床多种疾病的诊断及研究中。ＶＥＰ的信号很微弱，检测出淹没在自发脑电中的Ｐ１００波是ＶＥＰ信号识别的重点［１］。传统的ＶＥＰ信号识别由专业的电生理医生完成，其过程无疑是费时费力的，?

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