作者：刘伟楠; 刘燕; 佟宝同; 赵凌霄; 杨莹雪; ...癫痫预测脑电信号功率谱支持向量机
摘要：睡眠中如果癫痫发作会增加患者并发症发作和猝死的概率,有效预测患者睡眠中的癫痫发作可让医患及时采取措施,降低上述概率。现有癫痫发作预测方法多是基于脑电信号设计的,但并未在睡眠时期进行针对性研究,而该时期脑电信号相比其他时期有其特殊性,因此为提高灵敏度、降低错误报警率,本文将挖掘睡眠脑电信号的特点,研究睡眠中癫痫发作的预测方法。本文提出的方法中首先构建特征向量,包括不同波段的绝对功率谱、相对功率谱和功率谱比值;其次应用分离性判据和分支定界法进行特征选择;最后训练支持向量机分类器并实现预测。相比于不针对睡眠脑电信号特点的癫痫预测方法（灵敏度91.67%,错误报警率9.19%）,本文方法的灵敏度（100%）有所提高,而错误报警率（2.11%）则有所降低。本文方法是对现有癫痫预测方法的补充,具有一定的临床价值。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
