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目的 通过选取小波变换的多尺度特性算法,能够快速而准确的从脑电图信号中识别癫痫特征波.方法 确定癫痫脑电的3种特定的病态波形,选取小波变换的多尺度特性算法,分析处理16导标准脑电信号.结果 分离出癫痫特征波,并对特征波进行识别,从而得到对癫痫的诊断;在此基础上将癫痫特征波反映射到16导标准电极,应用相关源电位软件对癫痫灶进行初步定位.结论 小波变换的多尺度特性算法可以实现对癫痫脑电信号特征波的自动检测和病灶定位,有助于临床诊断和筛查癫痫.

作者:吴敏;韦志辉;汤黎明;孙玉宝;刘铁兵

来源:中国医疗设备 2008 年 23卷 4期

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作者:
吴敏;韦志辉;汤黎明;孙玉宝;刘铁兵
来源:
中国医疗设备 2008 年 23卷 4期
标签:
小波变换 脑电图 癫痫 电生理学检测
目的 通过选取小波变换的多尺度特性算法,能够快速而准确的从脑电图信号中识别癫痫特征波.方法 确定癫痫脑电的3种特定的病态波形,选取小波变换的多尺度特性算法,分析处理16导标准脑电信号.结果 分离出癫痫特征波,并对特征波进行识别,从而得到对癫痫的诊断;在此基础上将癫痫特征波反映射到16导标准电极,应用相关源电位软件对癫痫灶进行初步定位.结论 小波变换的多尺度特性算法可以实现对癫痫脑电信号特征波的自动检测和病灶定位,有助于临床诊断和筛查癫痫.

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