脑电相位滞后指数脑电图分析功能
该存储库包含用于生成可量化EEG波形的复杂性,类别和连通性的功能的代码。
代码
所有代码均使用MATLAB
2016a编写
“
ALL_FEATURES_ONE_CH_V2.m”包含用于生成复杂性和类别特征的代码。
“
ALL_FEATURES_TWO_CH_V2.m”包含用于生成连接功能的代码。
特征
我们的EEG复杂度的特征包括:Shannon熵,Tsalis熵(q范围为1:10),倒谱系数,子带信息量,Lyaponov指数,分形维数,Hjorth迁移率/复杂度,假最近邻嵌入维数和系数二阶自回归运动模型
我们选择的连通性特征包括:三角带的连贯性,所有频带的连贯性,相位滞后指数,互相关量,互相关滞后,互信息和格兰杰因果关系。
我们选择的类别特征包括:标准偏差,信号规律性,EEG频带功率(δ,θ,α,β,γ,μ),α/δ频带功率之比,信号幅度小于5
microV,信号振幅小于10微伏,信号振幅小于20微伏,“正常”脑电图,弥散减慢,癫痫样峰的数量,癫痫样峰,其次是三角带功率的增加。
我们使用以下特征量化突发抑制:突发长度(均值和标准差),抑制长度(均值和
2022-05-17 15:29:25
19KB
系统开源
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