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癫痫是一种严重的慢性神经系统疾病,可通过分析由脑神经元产生的脑电信号对其进行检测,因此脑电图成为诊断癫痫的关键工具。应用特异性方法对脑电信号进行处理和分析,在探索大脑工作机制和脑神经系统疾病的诊断方面具有重要意义。本文通过对脑电图信号的特征提取、特征分类等相关分析方法(如主成分分析、独立成分分析、小波变换、线性判别分析、支持向量机、人工神经网络和决策树等)进行总结,阐述了其在癫痫治疗中的应用,概括展示了近年来的研究进展。为癫痫发作的检测和分类以及未来的研究方向提供了一定的借鉴和参考。

作者:洪俊;熊鲲;毛之奇

来源:中华神经科杂志 2022 年 55卷 4期

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作者:
洪俊;熊鲲;毛之奇
来源:
中华神经科杂志 2022 年 55卷 4期
标签:
癫痫 脑电描记术 信号处理,计算机辅助 数值分析,计算机辅助 诊断 Epilepsy Electroencephalography Signal processing, computer-assisted Numerical analysis, computer-assisted Diagnosis
癫痫是一种严重的慢性神经系统疾病,可通过分析由脑神经元产生的脑电信号对其进行检测,因此脑电图成为诊断癫痫的关键工具。应用特异性方法对脑电信号进行处理和分析,在探索大脑工作机制和脑神经系统疾病的诊断方面具有重要意义。本文通过对脑电图信号的特征提取、特征分类等相关分析方法(如主成分分析、独立成分分析、小波变换、线性判别分析、支持向量机、人工神经网络和决策树等)进行总结,阐述了其在癫痫治疗中的应用,概括展示了近年来的研究进展。为癫痫发作的检测和分类以及未来的研究方向提供了一定的借鉴和参考。