• 山东大学 信息科学与工程学院(山东青岛 266237);
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目前癫痫患者的发病预测手段十分耗时且易受主观因素干扰,因此文中提出了一种基于共空间模式算法(CSP)和支持向量机(SVM)二重分类的癫痫发病自动预测方法。此方法将提取空域特征的共空间模式算法应用到癫痫脑电信号检测中,但是该算法未考虑信号的非线性动力学特征且忽略了其时频信息,所以在特征提取阶段选取了标准差、熵和小波包能量这几种互补特征来进行组合。分类过程采取一种基于支持向量机的全新二重分类模式,即将癫痫患者正常期、发作间期和发作期三个阶段分成正常期和准发病期(包括发作间期和发作期)两类进行支持向量机识别,然后对属于准发病期的样本进行发作间期和发作期的分类,最终实现三个时期的分类识别。实验数据来自德国波恩大学的癫痫研究数据库。实验结果显示,第一重分类平均识别率为 98.73%,第二重分类平均识别率可达 99.90%。结果表明,引入空域特征和二重分类模式能够有效解决众多文献中发作间期和发作期识别率不高的问题,提升各个时期的识别效率,为癫痫患者的发病预测提供有效的检测手段。