李昕 1,2 , 安占周 1,2 , 李秋月 1,2 , 史春燕 1,2 , 张洁 1,2 , 康健楠 3
  • 1. 燕山大学 电气工程学院 生物医学工程研究所(河北秦皇岛  066004);
  • 2. 河北省测试计量技术及仪器重点实验室(河北秦皇岛  066004);
  • 3. 河北大学 电子信息工程学院(河北保定  071002);
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本文针对传统多尺度熵在多尺度化过程中信息丢失问题,提出一种加权多重多尺度熵特征提取算法。该算法在各尺度上构建了从大到小的多重数据序列,考虑多重数据序列对该尺度样本熵的贡献程度不同,计算各个序列在该尺度序列中所占比重,以此作为系数重构各尺度样本熵。相比于传统多尺度熵算法,该算法不但克服了信息丢失问题,还充分考虑了序列的相关性与对总熵值的贡献程度,减小了尺度间的波动,更能挖掘脑电信号的细节信息。基于该算法,本文分析了孤独症(ASD)儿童脑电信号特征,与样本熵、传统多尺度熵及延搁取值法多重多尺度熵算法比较,分类准确率分别提高了 23.0%、10.4% 与 6.4%。基于该算法对比分析孤独症儿童与对照组健康儿童的 19 通道脑电信号,结果表明除 FP2 通道外,其余通道的熵值均显示健康儿童略高于孤独症儿童,且 F3、F7、F8、C3、P3 通道的熵值差异具有统计学意义(P<0.05)。本文通过对各个脑区加权多重多尺度熵进行分类,发现前颞叶区域通道(F7、F8)的分类准确率最高,表明前颞叶可以作为评估孤独症儿童脑功能状态的敏感脑区。

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