用于医学诊断的脑电信号分类 收藏 0

一种脑电信号自动分类方法，用于癫痫自动诊断。医生需要经过多年培训才能用肉眼识别脑电信号中的异常，目前只有大城市有少量医生可以识别脑电信号中的异常；医生肉眼诊断时，需要对每个病人记录20分钟以上的脑电信号；脑电信号采集时的电极的位置和病人睁眼或闭眼都会影响信号的波形，从而影响医生的诊断；当病人不发病时，医生无法观测到脑电信号的异常，只能24小时不间断地对病人实施监控。本发明用机器自动识别脑电信号的异常，系统只需记录半分钟的脑电波形就可以工作，无论病人是否发病系统都能自动检测出脑电中的异常，并且识别结果对电极的位置和病人是否睁眼或闭眼都不敏感，初步实验结果表明，正确识别率99%以上。

　　国内外技术比较：可以识别正常人、不发病时的病人、发病时的病人，初步实验结果表明，正确识别率99%以上。

　　学科分类：计算机

　　经济分析：病人脑电信号的采集和医生阅读每个病人的脑电信号需要花费大量时间，每天每个医生只能接诊数个病人；肉眼识别脑电信号非常困难，在病人不发病时医生无法识别，需要24小时监控；目前只有大城市有少数医生可以用肉眼识别脑电图方式诊断癫痫，而全国癫痫病人有890万；脑电图是诊断癫痫的最主要手段、有时甚至是唯一的手段，目前的高端脑电图机售价20万以上，但是没有自动诊断功能，医疗设备的利润率非常高，保守估计，假设每10000人拥有1台带有自动诊断功能的脑电图机，利润应该以亿计算。