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集成分类器对脑卒中患者脑电的分类

2021-12-21张雪英胡风云李凤莲

计算机工程与应用 2021年24期
关键词:分类特征

王 方,张雪英,胡风云,李凤莲

1.太原理工大学 信息与计算机学院,太原030024

2.山西省人民医院 神经内科,太原030012

大脑是人类中枢神经系统的最高级部分,是负责个体各种行为活动的高级神经中枢。人类的大脑中有数百亿的神经元,每个神经元通过数千个突触与其他神经元连接。人体的各个功能都是在神经系统的直接或间接调控下来实现的。研究表明人类大脑的不同区域或神经元组织会相应负责不同的行为功能。因此对人类大脑的研究可以促进许多神经系统疾病尤其是脑部疾病的研究和诊断。

头皮脑电图(Electroencephalogram,EEG)价格低廉无创,方便长时间监测,已成为许多研究机构及临床神经系统疾病监测的神经成像方式。定量脑电特征(Quantitative,QEEG)是脑电信号分析的一个重要方法,它借助计算机提取脑电信号频域和时域等多方面的定量特征,大量的研究表明QEEG在各种临床研究中有重要应用价值。例如脑功率谱对称指数(Brain Symmetry Index,BSI)与脑卒中患者的卒中程度指标之间存在正相关[1]。相位滞后指数(Phase Lay Index,PLI)被用于研究中风患者[2]、痴呆患者[3]及帕金森[4]等患者的临床状况。脑电快慢波功率比(Delta/Alpha,DAR)被证明能够有效区分缺血性脑卒中组和健康控制[5]。另外,加权相位滞后指数(Weighted Phase Lay Index,wPLI)[6-8]、相位同步(Phase Synchronization,PS)[9-12]和一致性的虚部(Imaginary component of Coherence,IC)[13]等关于脑电相位的定量特征也被用于临床研究中。

脑卒中患者发病后经常会出现昏迷、昏睡、嗜睡等意识障碍,需要给予及时地治疗和干预,长期处于昏迷会给大脑带来不可恢复的损伤[14]。……

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