基于排列熵和支持向量机的癫痫发作预测研究

作者： 周梦妮 ¹ 崔会芳 ¹ 曹锐 ² 王彬 ¹ 阎鹏飞 ¹ 相洁 ¹
作者单位：

1. 太原理工大学计算机科学与技术学院

2. 太原理工大学软件学院
提交时间：2018-04-12 14:02:13

摘要: 针对癫痫发作给病人带来的巨大伤害，为临床治疗留下足够空余时间，提出一个可以预测癫痫发作的系统模型。对21名癫痫病人进行研究，提取具有较低算法复杂度的排列熵构成特征向量，将其输入支持向量机（support vector machine，SVM）训练出学习模型，用来识别发作期样本，利用投票机制充分考虑病人差异来判断所处状态，最终实现癫痫的实时预测。结果表明，其中81%的发作可以提前平均50多分钟预测到，且具有较低的误报率。为癫痫发作预测系统的理论研究打下坚实基础。

癫痫排列熵支持向量机预测

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201804.01431 (或此版本 ChinaXiv:201804.01431V1)
DOI:10.12074/201804.01431V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201804.01431.V1
推荐引用方式： 周梦妮,崔会芳,曹锐,王彬,阎鹏飞,相洁.(2018).基于排列熵和支持向量机的癫痫发作预测研究.计算机应用研究.[ChinaXiv:201804.01431] (点此复制)

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2018-04-12 14:02:13

ChinaXiv:201804.01431V1

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