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基于EEG的癫痫自动检测:综述与展望
彭睿旻; 江军; 匡光涛; 杜浩; 伍冬睿; 邵剑波
Source Publication自动化学报
ISSN0254-4156
2022
Volume48Issue:2Pages:335-350
Abstract癫痫是一种由脑部神经元阵发性异常超同步电活动导致的慢性非传染性疾病,也是全球最常见的神经系统疾病之一.基于EEG的癫痫自动检测是指通过机器学习、分布检验、相关性分析和时频分析等数据分析方法,对癫痫发作阶段的EEG信号进行自动识别的研究问题,能够为癫痫诊疗与评估提供客观参考依据,从而减轻医生工作负担并提高治疗效率,因此具有十分重要的理论意义与实际应用价值.本文详细介绍基于EEG的癫痫自动识别整体框架,以及对应于各个步骤所涉及的典型方法.针对核心模块,即特征提取与分类器选择,进行方法总结与理论解释.最后,对癫痫自动检测研究领域的未来研究方向进行展望.
Keyword癫痫 头皮脑电 特征提取 分类
DOI10.16383/j.aas.c200745
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Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56404
Collection学术期刊_自动化学报
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GB/T 7714
彭睿旻,江军,匡光涛,等. 基于EEG的癫痫自动检测:综述与展望[J]. 自动化学报,2022,48(2):335-350.
APA 彭睿旻,江军,匡光涛,杜浩,伍冬睿,&邵剑波.(2022).基于EEG的癫痫自动检测:综述与展望.自动化学报,48(2),335-350.
MLA 彭睿旻,et al."基于EEG的癫痫自动检测:综述与展望".自动化学报 48.2(2022):335-350.
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