采用近似熵(ApEn)与支持向量机(SVM)相结合的方法对癫痫发作间歇期EEG和发作期EEG进行自动识别分类,通过分类结果来检验非线性动力学指标是否可有效运用于脑电癫痫波的自动实时探测中并验证由非线性动力学指标训练的分类器的泛化能力.研究使用参考患者的脑电数据构建SVM分类器,在此分类器的基础上,对其他患者的脑电数据进行分类得到结果.结果表明利用非线性动力学指标训练的分类器具有良好的泛化能力,对不同患者的脑电数据的平均分类准确率达到较高水平.
作者：张振；杜守洪；陈子怡；田翔华；周毅；张洋
来源：生物医学工程研究 2013 年 32卷 2期
