基于脑电信号的疼痛强度识别方法研究

目的：通过对疼痛患者的脑电信号进行特征提取和特征选择，实现对疼痛等级的量化评估。方法：对临床采集的 脑电信号进行离散小波变换得到近似和细节系数，根据每层分解系数计算子带能量占比、系数统计特征、样本熵和锁相 值，组成特征向量。利用随机森林进行特征选择和疼痛预测。结果：实现对疼痛等级的三分类，平均分类准确率为 91.7%，其中无痛和重痛的分类准确率达100%。结论：本研究方法可以有效地对脑电信号进行特征提取和选择，以较高 的准确率实现疼痛强度的识别，为临床疼痛的客观评估奠定基础