基于人工智能的癫痫患者脑电信号的预处理和识别方法

摘要

本发明公开了一种基于人工智能的癫痫患者脑电信号的预处理和识别方法，涉及脑科学、癫痫发作临床数据识别技术领域。所述方法采集癫痫患者的脑电信号，并对所述的脑电信号进行预处理；对预处理后的信号进行时频分析提取时频特征，同时，提取无噪声脑电信号的统计学特征；然后构建随机森林识别模型，进行不同程度病况的癫痫患者脑电信号的模式识别测试。本发明提供的特征提取方法，可以简化计算过程，提高脑电信号识别的准确性和实效性。由于随机森林识别方法的高度并行化，提高了运行效率，实现了计算机自动识别癫痫患者脑电信号的功能，为医疗工作者耗时耗力的诊断提供技术支持。