30、探索用于酒精成瘾检测的脑电图信号分类器性能

探索用于酒精成瘾检测的脑电图信号分类器性能

一、引言

酒精成瘾是一个广泛且严重的健康问题，影响着全球数百万人。早期检测酒精成瘾对于及时治疗和预防进一步的健康并发症至关重要。脑电图（EEG）是一种非侵入性技术，可记录大脑的电活动。EEG 信号包含了大脑功能状态的丰富信息，分析这些信号有可能帮助检测与酒精相关的大脑变化。

近年来，人们对使用机器学习和信号处理技术分析 EEG 信号以检测各种神经系统疾病的兴趣日益浓厚。然而，不同分类器在酒精成瘾检测方面的性能尚未得到充分探索。本文旨在通过比较几种知名分类器（如支持向量机（SVM）、K 近邻（KNN）和神经网络）在与酒精成瘾相关的 EEG 信号上的性能来填补这一空白。

二、相关工作

先前的研究表明，与非酗酒者相比，酗酒者的 EEG 信号会呈现出不同的模式。例如，一些研究发现两组之间 EEG 信号的功率谱密度（PSD）存在差异。有研究探讨了基于小波的 EEG 信号特征提取方法用于酗酒者和非酗酒者的分类，通过结合小波特征和神经网络分类器取得了不错的结果。还有研究提出了一种使用 EEG 信号时频分析检测酒精成瘾的方法，通过从信号的时频表示中提取平均频率和峰值功率等特征，再应用支持向量机（SVM）分类器，结果显示 SVM 分类器能够实现较高的分类准确率。

三、EEG 信号采集与预处理

3.1 EEG 信号采集

本研究中的 EEG 信号来自一组酗酒者和非酗酒者。使用标准 EEG 记录系统，按照国际 10 - 20 系统在头皮上放置特定数量的电极来记录信号。信号的采样频率设置为 [X] Hz，每个受试者的记录时长为 [Y] 秒。

3.2