【摘 要】
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目的:通过对疼痛患者的脑电信号进行特征提取和特征选择,实现对疼痛等级的量化评估。方法:对临床采集的脑电信号进行离散小波变换得到近似和细节系数,根据每层分解系数计算子
【机 构】
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浙江大学信息与电子工程学院,浙江大学第一附属医院疼痛科
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目的:通过对疼痛患者的脑电信号进行特征提取和特征选择,实现对疼痛等级的量化评估。方法:对临床采集的脑电信号进行离散小波变换得到近似和细节系数,根据每层分解系数计算子带能量占比、系数统计特征、样本熵和锁相值,组成特征向量。利用随机森林进行特征选择和疼痛预测。结果:实现对疼痛等级的三分类,平均分类准确率为91.7%,其中无痛和重痛的分类准确率达100%。结论:本研究方法可以有效地对脑电信号进行特征提取和选择,以较高的准确率实现疼痛强度的识别,为临床疼痛的客观评估奠定基础。
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