利用人工神经网络检测癫痫样放电过程中阈值的自动确定

摘要：

利用人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)检测脑电图中癫痫样放电(Epileptif orm Discharges, ED)具有识别率高和假阳性低的优点.在自动识别过程中,当脑电波使ANN 的输出超过阈值,即判定该波为ED.阈值的确定是非常重要的,以往都利用有经验的医生确定的ED标准来确定阈值,或根据经验设定一个阈值范围.本文根据自动识别的网络输出峰值分布曲线上ED和非ED的分布特征,找出自动确定阈值的算法,能够针对不同的患者算出其阈值,从而避免因阈值的误差而使识别率下降或使假阳性率上升.通过与利用医生ED标准确定的阈值以及固定阈值的方法进行比较,自动确定阈值的算法具有明显的优点.

关键词：阈值、癫痫样放电、人工神经网络、脑电图、自动识别

所属期刊栏目：21

分类号：R318.03(医用一般科学)

资助基金：上海市教委资助项目

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：325-330