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文章类型：
机构：
[1]北京理工大学信息与电子学院
[2]首都医科大学宣武医院
功能神经外科
出处：
ISSN：
关键词：
癫痫发作预测
头皮脑电图(sEEG)
患者特异性
特征挑选
预发作数据段选取
摘要：
为了提高癫痫发作预测的准确性，提出针对病患个体进行癫痫发作预测的算法，包括特征提取、预发作数据段选取、特征挑选与导联挑选.算法采用半重叠的2 s窗对每个导联分别提取时频特征和空域特征.从发作前期选择与发作间期相比具有最大线性可分性的连续10 min数据作为预发作数据段的有效正样本.算法通过弹性网进行特征挑选，再基于所选特征通过贪婪算法选择有效导联，将有效导联的有效特征输入到分类器中.将该算法在MIT公共头皮脑电数据库和宣武医院收集的数据集上进行测试，测试结果为：在MIT数据库上的击中率为95.76%，假阳性率为0.107 3 h-1；在宣武医院数据集上的击中率为97.80%，假阳性率为0.045 3 h-1.结果表明，该算法具有较高的击中率和较低的假阳性率.
第一作者：
第一作者机构：
[1]北京理工大学信息与电子学院
通讯作者：
通讯机构：
[1]北京理工大学信息与电子学院
推荐引用方式(GB/T 7714)：
王雅静,王群,李博闻,等.基于脑电信号预发作数据段选取的癫痫发作预测[J].浙江大学学报(工学版).2020,54(11):2258-2265.
