编号：D681
大小：7.8M
环境：Matlab2023B
简介：基于Matlab利用脑电图信号对癫痫障碍进行分类
癫痫障碍分类
-癫痫障碍是一种神经系统疾病，其特征是反复发作、无端发作。癫痫发作是大脑中突然、短暂的异常电活动，可导致多种症状，包括意识丧失、抽搐、肌肉痉挛或意识改变。癫痫会影响所有年龄和背景的人，并可能由多种因素引起，包括脑损伤、遗传或潜在的医疗状况。
-癫痫的发作可能有很大的不同，从凝视、细微的动作到严重的抽搐。癫痫发作的频率和强度也可能因人而异。诊断通常包括详细的病史、身体检查和各种神经测试，包括测量大脑活动的脑电图。
-癫痫是一种慢性疾病，通常可以通过药物治疗、改变生活方式或在某些情况下进行手术来控制。治疗旨在控制癫痫发作，最大限度地减少副作用，提高癫痫患者的生活质量。
开发了一种利用脑电图信号的尖端癫痫疾病分类系统，在识别各种癫痫类型方面实现了令人印象深刻的95%准确率。集成了先进的信号处理技术和机器学习算法，确保了精确高效的分类方法。
文件说明:
Code.m：包含癫痫识别系统代码的Matlab文件。
Epileptic_Seizure_Recognition.csv：用于训练模型的数据集。
运行说明：
配置数据集位置：如果Matlab文件和数据集在同一文件夹中，则无需更改。否则，请修改代码中的输入数据集文件位置以匹配您的系统。
运行代码：执行Code.m文件。系统将处理数据并生成输出
数据集链接：
下载癫痫发作识别数据集：https://www.kaggle.com/datasets/harunshimanto/epileptic-seizure-recognition
注：原始数据集包含5个类，但为了解决两类分类问题，对其进行了修改。系统专门为这两个类别执行分类。

运行展示

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频