摘要: 针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型, 泛化能力较弱的问题, 提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法. 该算法使用多个癫痫患者的脑电数据, 先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征, 再对特征进行筛选, 训练出一个跨患者的癫痫自动检测模型. 该算法不需为每个患者
建立单独的检测模型, 实现了仅使用一个检测模型即可对不同患者进行癫痫检测. 实验结果准确率为0.877 4, 敏感性为0.854 8, 特异性为0.9.
中图分类号:
杨舒涵, 李博, 周丰丰. 基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(1): 101-106.
YANG Shuhan, LI Bo, ZHOU Fengfeng. Automatic Epileptic Seizure Detection Algorithm for Non-specific Patient Based on Machine Learning[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2021, 59(1): 101-106.