2016014016-自实1601-陈帅华-翻译-另存_version1.0 -副本1

在神经科学与医学领域，脑电图（EEG）技术是研究和诊断脑部疾病的重要工具。癫痫是一种以发作性、短暂性脑功能紊乱为特征的慢性疾病，其诊断和监测对医疗实践具有重要意义。由于脑电记录通常包含长达数小时甚至数天的数据，使得专家进行人工分析变得异常耗时且易受主观因素影响。因此，利用计算机辅助分析手段来自动识别和分类癫痫发作期间的脑电图信号，成为了当前研究的热点。 离散小波变换（DWT）是当前脑电信号分析中应用广泛的一种方法。它能够将复杂的脑电图信号分解为不同频带的细节和近似系数，从而将信号在时间和频率上进行多分辨率分析。这一步骤对于信号特征的提取尤为关键，因为特定的频带可能与某种脑活动模式相关联。本研究中，作者通过对脑电信号进行小波变换，得到了一系列可用于分析的系数，并进一步量化为相对小波能量和小波熵。这两个指标反映信号复杂性和变化程度，对于动态变化的癫痫信号分析尤为重要。 在特征提取之后，需要利用机器学习算法对脑电信号进行分类。支持向量机（SVM）、前馈反向传播神经网络（FFBPNN）、k最近邻分类器（k-NN）和决策树分类器（DT）是本研究中采用的四种主要算法。SVM因其在处理高维数据时的良好性能而被广泛应用于模式识别和分类任务中，特别是当数据集呈现非线性可分时。在本研究中，SVM在分类正常睁眼状态（数据集A）和癫痫数据集E时，表现出高达96.25%的准确性，显示出其在处理癫痫脑电图分类问题上的优越性。 K-NN分类器则是一种基于实例的学习方法，它通过计算未知样本与已知样本之间的距离来进行分类决策。在本研究中，k-NN在正常闭眼状态与癫痫数据集E的分类中，取得了83.75%的准确率。尽管k-NN通常对于数据的规模较为敏感，但在本研究的特定数据集上，其表现依旧具有一定的说服力。 FFBPNN在识别发作期间和发作间期间的数据时也显示出其强大的分类能力。该网络通过模拟人类大脑神经元的处理方式，能够从训练数据中学习并预测未知样本的类别。研究中提到，FFBPNN在区分数据集C与E、D与E时分别达到了97.5%的相似度，这表明其在识别脑电信号细微变化方面表现出色。 尽管上述分类器在特定任务中各有所长，但他们的共同点在于，都能有效地协助医生进行脑电信号的自动分析和分类。这一进步不仅提高了分析的效率，更重要的是，它为癫痫的诊断和监测提供了更加客观、准确的量化工具。因此，这些方法在临床医学特别是癫痫诊断中的应用，有望极大地提高诊断的准确性和效率。 本研究通过引入离散小波变换和支持向量机等机器学习技术，对癫痫脑电信号进行了深入的分析和分类。这些技术的应用不仅为癫痫的诊断提供了新的分析工具，而且在提高分析效率和准确性方面展现出了巨大的潜力。随着技术的不断进步，未来有望进一步优化这些分析方法，为癫痫以及其他神经系统疾病的诊疗提供更加强大的支持。