脑电信号中的建模和新颖性检测 用于检测癫痫异常 癫痫病影响着全球约1％的人口，其中大多数生活在中低收入国家（LMIC）中。 癫痫病通常由人类解释器诊断，该解释器通过EEG记录进行读取。 在低收入和中等收入国家，被诊断为癫痫的人的主要障碍是脑电图的可及性有限和缺乏口译员。 McKenzie等。 （2017）描述了一项研究，研究是将便携式EEG扫描仪的数据发送到国外以供自愿者进行分析。 本文研究了如何通过使用新颖性检测来缩短手动解释EEG记录所花费的时间。 提出了预处理流程，并研究了两种检测新颖性的方法。 本文使用两个真实的EEG数据集来验证该过程。 第一个数据集来自波士顿儿童医院，包括带有癫痫发作的记录。 另一台使用便携式EEG扫描仪（SBS2）在几内亚记录，不包含标签。 首先使用标记的数据对方法进行分析和开发。 然后对来自SBS2的数据测试这些方法。 在预处理步骤中，通过对独立组件进行分

em算法matlab代码电磁场 HMRF的MATLAB实现，如“通过隐马尔可夫随机场模型和期望最大化算法对脑MR图像进行分段”（Zhang等人，2001年）所述。 HMRF被应用于从OASIS脑截面数据集中分割图像，但是提供的代码可以针对任何3D图像分割进行修改。 您可以在什么上测试此算法？ 任何3D图像，但我已经使用OASIS截面数据集验证了模型。 该数据集由416名18-96岁的正常和早发的阿尔茨海默氏病患者组成。 数据集提供了地面真相标签-来自Zhang等人描述的HMRF的FAST-FSL实现。 纸。 相关博客文章：

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