计算机工程

作者：周梦妮, 牛焱, 曹锐, 阎鹏飞, 相洁

单位：太原理工大学 a. 信息与计算机学院;b. 软件学院, 太原 030024

关键词：癫痫,相位锁定值,同步,聚类系数,特征路径长度,支持向量机

基金：国家自然科学基金（61503272，61305142，61373101，61741212）；中国博士后科学基金（2016M601287）；山西省自然科学基金青年项目（2015021090，201601D202042）；山西省回国留学人员科研项目（2016-037）。

针对临床人工诊断癫痫信号效率低下的问题，建立一种基于相位同步的癫痫信号自动诊断模型。使用相位锁定值衡量各脑区间不同状态下的同步化程度，构建对应的脑功能网络连接矩阵，提取聚类系数和特征路径长度2种全局属性作为输入支持向量机的训练特征，使用六折交叉验证的方式对发作间期及发作期的信号进行分类识别。实验结果表明，加权网络的分类效果优于二值网络，其平均准确率为83.4%，单一属性难以全面反映癫痫患者2种状态下的功能网络连接差异，多数患者在gamma和beta频段取得较好的分类效果。

来源：2019年第7期

《计算机工程》期刊编辑部

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