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申请/专利权人：杭州电子科技大学

摘要：本发明提供了一种基于多通道脑电信号的BECT棘波智能检测方法，包括以下步骤：1脑电信号EEG采集，建立实验数据库；2数据预处理：对采集到的原始EEG数据进行带通滤波得到标准EEG信号；3进行候选棘波检测，使用筛选后的类中心作为新模板进行自适应模板匹配，将所有的匹配结果相加得到候选棘波。4消除误检棘波：首先根据AV通道的候选检测结果确定每个候选棘波的两个相关BP通道，然后剔除掉两个相关BP通道上无“针锋相对”现象的候选棘波。5棘波特征提取：在消除误检棘波后，计算每个通道的10个特征；6随机森林分类：以提取的棘波特征为特征向量训练随机森林分类模型；将待分析的脑电信号棘波特征输入随机森林模型内获得BECT棘波检测结果。

主权项：1.一种基于多通道脑电信号的BECT棘波智能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1：脑电信号采集；选取实验对象，使用脑电采集设备采集BECT患者的多通道脑电数据，建立实验数据库；步骤S2：数据预处理；对采集到的原始EEG数据进行巴特沃斯带通滤波得到标准EEG信号；步骤S3：候选棘波检测；首先根据BECT棘波的波形特点定义一个通用模板，进行通用模板匹配，获得候选尖峰信号；然后使用K均值算法对候选尖峰进行聚类，得到若干个类；统计每个类中候选尖峰的数目，如果尖峰数目小于总尖峰数的5％，则剔除这个类；分别使用筛选后的类中心作为新的模板进行自适应模板匹配，将所有的匹配结果相加得到候选棘波检测结果；步骤S4：消除误检棘波；首先根据AV通道脑电信号的候选检测结果确定每个候选棘波的两个相关BP通道，输出AV通道上候选棘波的时间序列，然后对两个BP通道进行棘波检测，判断在同一时间AV通道和两个BP通道是否都检测到候选棘波，且BP通道上的两个候选棘波是否呈“针锋相对”现象，如果不符合这两个条件，则在候选检测结果中剔除；步骤S5：棘波特征提取；在FPS消除后，计算了每个信道的10个特征，以便进行后续分类；这10个特征分为4类，包括持续时间、振幅、斜率和面积；步骤S6：随机森林分类：以提取的棘波特征为特征向量训练随机森林分类模型；将待分析的脑电信号棘波特征输入随机森林模型内获得BECT棘波检测结果。

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