EEG信号的稀疏逼近算法研究

摘要：

本文提出了一种新的基于稀疏表示与形态结构匹配的脑电棘波检测算法，首先以高斯函数及其一、二阶导数为原子的生成函数构建了一个新的冗余多成份字典，再应用匹配追踪算法获取脑电信号在此字典下的M项稀疏逼近，由该逼近的导数信息与原子的结构参数可以充分而准确地度量瞬时波形的多种形态结构特征，进而提出基于形态结构匹配的棘波检测算法，克服了Gabor字典不能识别周期化棘波序列的缺点，同时能够有效去除背景节律与伪迹的影响，检测结果表明该算法针对临床EEG信号的检测率高达93.3％，准确率高达88.5％。

关键词： EEG信号 脑电棘波检测 稀疏逼近 多成份字典 形态结构匹配 棘波检测

作者: 吴敏 孙玉宝 汤黎明 韦志辉 肖亮

作者单位: 南京军区南京总医院, 江苏省 南京 210002 南京理工大学计算机科学与技术学院,模式识别与智能系统实验室,江苏省 南京 210094 南京理工大学计算机科学与技术学院,模式识别与智能系统实验室,江苏省 南京 210094 南京军区南京总医院, 江苏省 南京 210002 南京理工大学 理学院, 应用数学系, 江苏省 南京 210094

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008中华临床医学工程及数字医学大会、中华医学会工程学分会第九次学术年会暨国际医疗设备应用安全及质量管理论坛

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 1-6

在线出版日期: 2008-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）