経験的モード分解を使用した正常およびてんかん発作脳波シグナルの分析

てんかんは、脳の一時的および予期しない電気障害を特徴とする最も一般的な神経障害の1つです。脳波（EEG）は、脳の異なる生理学的状態に関連する情報を含む脳活動を評価する目的で、非常に貴重な測定です。これは、脳の複雑な動的挙動を理解するための非常に効果的なツールです。このホワイトペーパーでは、EEG信号の分析のための経験的モード分解（EMD）の適用を提示します。EMDは、EEG信号を、本質的なモード関数（IMF）と呼ばれる帯域制限信号の有限セットに分解します。IMFのヒルベルト変換は、IMFの分析信号表現を提供します。複雑な平面に円形の形態を持つ分析IMFの痕跡から測定された領域は、てんかん発作EEGシグナルから正常なEEGシグナルを区別するための特徴として使用されています。IMFSの面積測定により、優れた差別パフォーマンスが得られていることが示されています。シミュレーション結果は、提案された方法の有効性を示しています。

Epilepsy is one of the most common neurological disorders characterized by transient and unexpected electrical disturbance of the brain. The electroencephalogram (EEG) is an invaluable measurement for the purpose of assessing brain activities, containing information relating to the different physiological states of the brain. It is a very effective tool for understanding the complex dynamical behavior of the brain. This paper presents the application of empirical mode decomposition (EMD) for analysis of EEG signals. The EMD decomposes a EEG signal into a finite set of bandlimited signals termed intrinsic mode functions (IMFs). The Hilbert transformation of IMFs provides analytic signal representation of IMFs. The area measured from the trace of the analytic IMFs, which have circular form in the complex plane, has been used as a feature in order to discriminate normal EEG signals from the epileptic seizure EEG signals. It has been shown that the area measure of the IMFs has given good discrimination performance. Simulation results illustrate the effectiveness of the proposed method.