关键词：复杂网络 癫痫脑电 网络拓扑 形态相似性 平均路径长度 

摘要：为提取癫痫发作与间歇期脑电信号的特征,提出利用构建癫痫EEG（electroencephalogram）网络的方法来刻画脑电信号。研究各变量均可测情况下的Lorenz和R9ssler混沌系统,利用其各变量的输出混沌时间序列构建复杂网络,发现构建的复杂网络拓扑图与其混沌吸引子存在形态相似性,说明由时间序列构建的复杂网络能刻画其原信号特征。对于多维系统中仅有一维可测时,多维时间序列由相空间重构得到。利用相空间重构方法对癫痫发作和间歇期脑电信号构建复杂网络进行分析。研究结果表明,癫痫发作时其网络拓扑较间歇期存在明显不同,且其平均路径长度显著增加,而递归率及其波动范围都显著降低,这些网络特性可以用来刻画脑电信号的特征,从而为癫痫疾病的自动辨识与预测提供基础。

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