CN116439727B 一种基于转移熵脑网络分析的癫痫发作预测方法 （东华大学）_第1页
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号一种基于转移熵脑网络分析的癫痫发作预本发明提供了一种基于转移熵脑网络分析域之间的连接强度、信息流方向以及非线性关阶数相关性的能力，并能够计算非线性相互作用，使得转移熵更加全面地揭示信号之间的关析脑网络的变化以及各节点间的信息流关系以2波器进行了0.5_60Hz的带通滤波以及50其中和分别为时间序列x(t)和y步骤S3：确定阈值将转移熵连接矩阵转换为稀2.根据权利要求1所述的基于转移熵脑网络分析的癫痫发作预测方法，其特征在于上3对患者的数据进行分段，设定了患者的发作前时间，即预测癫3.根据权利要求2所述的基于转移熵脑网络分析的癫痫发作预测方法，其特征在于上4.根据权利要求3所述的基于转移熵脑网络分析的癫痫发作预测方法，其特征在于上5.根据权利要求4所述的基于转移熵脑网络分析的癫痫发作预测方法，其特征在于上其中TP为正确分类的发作前期；TN为正确分类的发作间期；FP4立脑网络并结合图论进行特征分析以实现癫痫[0003]癫痫预测对于改善患者的生活至关重要。脑电信号是预测癫痫发作最常用的媒患者本人采取适当的措施以预防或减轻癫痫发[0004]癫痫预测研究的主要目标为通过选择合适的脑电特征以及优秀的分类模型来提在日常的癫痫患者监测中识别脑电信号是否从发作间期进入发作前期，并及时发出预警。5述癫痫患者通道信号之间的连接强度、信息流方向以及非线性关系；使用MATLAB中的[0015]优选的是，本发明步骤S2基于转移熵构建癫痫患者不同时期下的脑网络；使用6[0017]为了为每名患者确定特定阈值，7用MATLAB中的HERMES工具箱计算通道信号之间的转移熵，其中当计算得到的转移熵值为00.5_60Hz的带通滤波器以滤除眼电伪迹以及带外噪声，并在50Hz工频干扰下实施陷波滤[0037]步骤S2基于转移熵构建癫痫患者不同时期下的脑网络。对于数据集中的多通道8使用一个因果关系度量计算与以下马尔可夫[0040]其中和分别为时间序列x(t)普拉斯矩阵L被定义为图的加权度矩阵与邻接矩阵之差：912345678927.3

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