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多维融合脑电特征的脑卒中分类预测

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admin 发表于 2024-12-14 13:58 | 查看全部 阅读模式

文档名:多维融合脑电特征的脑卒中分类预测
摘要:为实现对脑卒中疾病的高效分类预测,提出一种基于多维融合脑电特征的脑卒中分类预测方法.提出基于优化经验模态分解的多重分形去趋势波动分析算法,采用Pearson相关系数优化经验模态分解实现对脑电信号趋势项的选取,以解决多重分形去趋势波动分析中趋势项确定难、不连续等问题.基于分层模糊熵提出不对称熵特征和不对称熵指数,分析两类脑卒中脑电信号整体和局部熵值的差异性.对多维融合脑电特征进行脑卒中分类预测,结果表明,提出的多维融合脑电特征分类预测性能优异,准确率达到94.90%,特异性达到99.89%,表现出较强的脑卒中分类预测性能.

Abstract:Torealizeefficientclassificationpredictionofstroke,amethodofstrokeclassificationpredictionbasedonmulti-dimensionalfusionofEEGfeatureisproposed.Animprovedmultifractaldetrendingfluctuationanalysisalgorithmbasedonoptimizedempiricalmodedecompositionisproposed.PearsoncorrelationcoefficientisusedtooptimizetheempiricalmodedecompositiontoselectthetrenditemsofEEGsignals,tosolvetheproblemsofdifficultanddiscontinuoustrenditemdeterminationinmultifractaldetrendingfluctuationanalysis.Basedonhierarchicalfuzzyentropy,theasymmetricentropyfeatureandasymmetricentropyindexareproposedtoanalyzethedifferencesbetweentheglobalandlocalentropyvaluesofEEGsignalsintwotypesofstroke.Themulti-dimensionalfusionofEEGfeatureisusedforstrokeclassification.Theresultsshowthattheproposedmulti-dimensionalfusionofEEGfeatureclassificationperformanceisexcellent,withanaccuracyof94.90%andaspecificityof99.89%,showingastrongstrokeclassificationperformance.

作者:刘喜瑞   李凤莲   张雪英   胡风云   贾文辉   于放 Author:LIUXirui   LIFenglian   ZHANGXueying   HUFengyun   JIAWenhui   YUFang
作者单位:太原理工大学信息与计算机学院,山西太原030024山西省人民医院,山西太原030024
刊名:电子设计工程 ISTIC
Journal:ElectronicDesignEngineering
年,卷(期):2024, 32(14)
分类号:TP391
关键词:脑卒中  经验模态分解  多重分形去趋势波动分析  不对称熵特征  不对称熵指数  
Keywords:stroke  EMD  MFDFA  asymmetricalentropyfeatures  asymmetricalentropyindex  
机标分类号:TH133.33TP391.4TM71
在线出版日期:2024年7月19日
基金项目:国家自然科学基金多维融合脑电特征的脑卒中分类预测[
期刊论文]  电子设计工程--2024, 32(14)刘喜瑞  李凤莲  张雪英  胡风云  贾文辉  于放为实现对脑卒中疾病的高效分类预测,提出一种基于多维融合脑电特征的脑卒中分类预测方法.提出基于优化经验模态分解的多重分形去趋势波动分析算法,采用Pearson相关系数优化经验模态分解实现对脑电信号趋势项的选取,以解...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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2024-12-14 13:58 上传
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