基于熵算法的孤獨(dú)癥譜系障礙兒童腦電特征提取與分類
作者：趙杰; 丁萌; 佟禎; 韓俊霞; 李小俚; 康健楠 河北大學(xué)電子信息工程學(xué)院; 河北保定071000; 燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院; 河北秦皇島066004; 北京師范大學(xué)認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)與學(xué)習(xí)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 北京100875
摘要：孤獨(dú)癥譜系障礙(ASD)兒童的早期診斷至關(guān)重要。腦電圖(EEG)是最常用于神經(jīng)成像的技術(shù)之一,其使用方便并且包含信息豐富。本文從ASD兒童和正常兒童的EEG信號(hào)中提取近似熵(ApEn)、樣本熵(SaEn)、排序熵(PeEn)和小波熵(WaEn)四種熵特征,應(yīng)用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)分析組間差異,利用支持向量機(jī)(SVM)學(xué)習(xí)算法為不同腦區(qū)的每種熵測(cè)量建立分類模型,最后通過置換檢驗(yàn)搜索優(yōu)化子集,使SVM模型實(shí)現(xiàn)最佳性能。結(jié)果表明,與正常對(duì)照組相比,ASD兒童腦電復(fù)雜度較低;在所有四種熵中,WaEn的分類性能優(yōu)于其他熵;分類效果在不同腦區(qū)表現(xiàn)出差異性,其中額葉區(qū)域表現(xiàn)最佳;最后經(jīng)過特征選擇,篩選出六個(gè)特征,建立分類模型,分類準(zhǔn)確率最高提高到84.55%。本研究結(jié)果可為孤獨(dú)癥的早期發(fā)現(xiàn)提供幫助。
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生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志
生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志， 雙月刊，本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向，堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：論著、新技術(shù)與新方法、綜述等。于1984年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。
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