我要投稿
期刊屋 > 计算机

基于贝叶斯最小风险的癫痫脑电自动检测算法

【摘要】 提出一种新的不平衡分类算法，基于增减序列合并周期分割算法提取时域特征，引入随机映射优化了旋转森林的计算效率，进而计算基于海林格距离的贝叶斯最小风险来给出测试样本标签。该算法在1s片段上得到了90.66%灵敏性，92.52%特异性，F2分数为0.9055，并且检出了98.56%的癫痫发作，检测延迟为1.32s，在不平衡的癫痫脑电数据集上表现出了良好的性能，对于癫痫辅助诊断有着极大的临床意义。

【基于贝叶斯最小风险的癫痫脑电自动检测算法】相关的文章

计算机 最新帖子
热门文章