УДК: 616.8/831.2-072
Задача
распознавания образов для диагностики болезни Паркинсона по данным ЭЭГ
Ф.
Н. Григорьев, Н. А. Кузнецов
Институт
радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН
Получена
26 января 2012 г.
Аннотация. Для диагностики болезни Паркинсона
определяется вектор оценок нормированной корреляционной последовательности
сигнала О2-А2 ЭЭГ пациента. Построено линейное решающее правило –
гиперплоскость, разделяющая множество векторов, соответствующих больным и
здоровым пациентам. Проведено моделирование диагностики заболеваний по реальным
данным.
Ключевые слова: диагностика, болезнь Паркинсона,
оценка, нормированная корреляционная последовательность, линейное решающее
правило, разделяющая гиперплоскость.
Abstarct. The vector of estimates of
normalized correlation sequence for signal O2-A2 EEG
patient was defined for the diagnosis of Parkinson's disease. The linear decision
rule - a hyperplane separating
the sets of vectors corresponding to the
patients and healthy
individuals was created. The simulation of disease
diagnosis in the real data was made.
Keywords: diagnosis, Parkinson’s disease, estimate, normalized
correlation sequence, linear decision rule, decomposable hyperplane.