Technique d'extraction de caractéristiques et de classification pour l'alcoolisme chronique

Dans cette 彋ude, l'ampleur et la distribution spatiale du spectre de fr廦uences dans l'幨ectroenc廧halogramme (EEG) au repos ont 彋?examin嶪s pour 彋udier l'effet de l'alcoolisme sur la r嶲ion du cortex moteur. Les signaux EEG de sujets alcooliques chroniques ont 彋?acquis dans la r嶲ion du cortex moteur et la transformation de Hilbert Huang a 彋?appliqu嶪 pour l'extraction des caract廨istiques des signaux EEG. Les signaux EEG ont 彋?divis廥 en cinq sous-bandes de fr廦uence. Il a 彋?observ?que les caract廨istiques extraites contenaient de grandes dimensions de donn嶪s, elles ont donc 彋?r嶮uites ?l'aide de l'analyse discriminante lin嶧ire. La machine ?vecteurs de support a 彋?utilis嶪 pour la classification des alcooliques dans la pr廥ente 彋ude. Une pr嶰ision de classification maximale (>75%) a 彋?obtenue avec les caract廨istiques spectrales EEG du coefficient spectral maximal, dans les canaux C3 et Cz avec la combinaison des bandes b皻a-1 et b皻a-2. Mais une pr嶰ision de classification plus ou moins 幨ev嶪 dans la plupart des canaux a 彋?calcul嶪 avec les caract廨istiques EEG de la puissance moyenne de la bande. L'entropie approximative, une caract廨istique non lin嶧ire, a 嶲alement 彋?consid廨嶪 comme un param鋈re de d廥crimination pour les alcooliques dans l'彋ude. Amplitude instantan嶪 et fr廦uence instantan嶪 obtenues ?partir des spectres de Hilbert