[发明专利]一种癫痫脑电信号分类检测装置及方法

权利要求书

1.一种癫痫脑电信号分类检测装置，其特征在于，包括

对正常脑电信号和癫痫脑电信号进行小波分析的模块、

对从所述进行小波分析的装置作小波分解后得到的每一层细节信号进行近似熵计算的模块、以及

进一步利用Neyman-Pearson准则进行分类检测的模块。

2.如权利要求1所述的癫痫脑电信号分类检测装置，其特征在于，

对正常脑电信号和癫痫脑电信号进行小波分析的模块将小波分析的子频带设定为8～32Hz，采样率为128Hz的脑电信号，经过3层分解得到各个子频带，选择db4作为小波基函数，

进行近似熵计算的模块对小波分解后每一层的细节信号D1，D2和D3进行近似熵计算，在计算中选择N＝1000，r＝0.15*std，m＝2，并将第一数据集合的100个正常脑电细节信号与其余三个数据集合分别含有64个尖慢活动、37个棘慢活动和32个棘波活动的异常脑电细节信号的近似熵值进行比较，分别形成三组数据，

利用Neyman-Pearson准则进行分类检测的模块使用阈值进行检测，近似熵值低于阈值的信号被判决为癫痫信号，近似熵值大于等于阈值的信号被判决为正常脑电信号。

3.一种癫痫脑电信号分类检测方法，其特征在于，包括步骤：

对正常脑电信号和癫痫脑电信号进行小波分析；

对小波分解后的每一层细节信号进行近似熵计算；

利用Neyman-Pearson准则进行分类检测。

4.如权利要求3所述的癫痫脑电信号分类检测方法，其特征在于，

对正常脑电信号和癫痫脑电信号进行小波分析的步骤包括将小波分析的子频带设定为8～32Hz，采样率为128Hz的脑电信号，经过3层分解得到各个子频带，选择db4作为小波基函数，

进行近似熵计算的步骤包括对小波分解后每一层的细节信号D1，D2和D3进行近似熵计算，在计算中选择N＝1000，r＝0.15*std，m＝2，并将第一数据集合的100个正常脑电细节信号与其余三个数据集合分别含有64个尖慢活动、37个棘慢活动和32个棘波活动的异常脑电细节信号的近似熵值进行比较，分别形成三组数据，

利用Neyman-Pearson准则进行分类检测的步骤包括使用阈值进行检测，近似熵值低于阈值的信号被判决为癫痫信号，近似熵值大于等于阈值的信号被判决为正常脑电信号。