7、癫痫发作检测与胃炎初步诊断的算法研究与应用

癫痫发作检测与胃炎初步诊断的算法研究与应用

癫痫发作检测算法研究

癫痫是一种由大脑异常电信号流动引发的脑部疾病，全球约有5200万人受其影响。准确、快速地检测癫痫发作对于患者的治疗和康复至关重要。目前，自动癫痫发作检测主要采用元启发式优化和深度学习技术。

研究使用的算法及方法

• 数据集 ：使用了Child Health Boston（CHB）数据集，该数据集包含儿科受试者的癫痫难治性发作记录，链接为：https://archive.physionet.org/pn6/chbmit/ 。
• 特征提取 ：通过离散小波变换获得时频域特征，提取的统计特征包括均值、方差、标准差和熵。
• 优化算法
  • 蚱蜢优化算法（GOA） ：常用于多约束的启发式搜索。第i个蚱蜢的当前位置$Y_i$由社交聚集$S_i$、重力$G_i$和风流量$W_i$决定，即$Y_i = S_i + G_i + W_i$ 。更新位置的公式为：
    [Y_{i}^{d}=c\left(\frac{ub_{d}-lb_{d}}{2}\right)\sum_{j = 1,j\neq i}^{N}s\left(\frac{\left|x_{j}^{d}-x_{i}^{d}\right|}{d_{ij}}\right)\left(x_{j}^{d}-x_{i}^{d}\right)+T_{d}]
    其伪代码如下：