TY - A2的欧阳,高翔盟——朱Xinzhong盟——徐Huiying盟——赵,健民盟——田,杰PY - 2017 DA - 2017/12/27 TI -自动化癫痫发作在头皮脑电图检测基于时空复杂性SP - 5674392六世- 2017 AB -癫痫是一组神经系统疾病,其特征是癫痫发作,其中，脑电图(EEG)是诊断、监测和管理癫痫患者最常用的技术之一。大量的脑电图在临床应用中被记录下来，这导致了对大量脑电图进行目视检查在常规上是不可能的。因此，癫痫发作的自动检测长期以来成为许多研究者的研究目标。为此，提出了一种基于时空复杂度分析的患者特异性检测器的构建方法，包括两种常用的基于熵的复杂度分析方法:排列熵(PE)和样本熵(SE)。在共享数据集上对时空复杂度方法的性能进行了评价。结果表明，所提出的癫痫检测器具有良好的性能:在23例患者中，PE和SE的平均灵敏度分别为99%和96.6%。此外，两种方法几乎都能准确识别无癫痫发作的脑电图。该方法不仅具有较高的准确率，而且满足癫痫发作检测的实时性要求，具有实时检测癫痫发作的潜力。SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2017/5674392 DO - 10.1155/2017/5674392 JF -复杂度PB - Hindawi KW - ER -