【摘 要】
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癫痫是因脑神经元异常放电引起的反复痫性发作而导致的一种短暂性脑功能失调综合征。由于大脑神经元异常放电的部位不同对患者造成的危害也不同,可能会损害患者的神经、认知功能也可能会引发其意识、情绪障碍。患者在癫痫发作时脑电信号中通常出现棘波、尖波、棘慢复合波、尖慢复合波等异常波形,而由于棘波具有幅度大、时限短、电位呈现垂直上升和下降等较明显的瞬态特征,使得在癫痫异常波形中棘波的检测更有临床诊断价值。本文主
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癫痫是因脑神经元异常放电引起的反复痫性发作而导致的一种短暂性脑功能失调综合征。由于大脑神经元异常放电的部位不同对患者造成的危害也不同,可能会损害患者的神经、认知功能也可能会引发其意识、情绪障碍。患者在癫痫发作时脑电信号中通常出现棘波、尖波、棘慢复合波、尖慢复合波等异常波形,而由于棘波具有幅度大、时限短、电位呈现垂直上升和下降等较明显的瞬态特征,使得在癫痫异常波形中棘波的检测更有临床诊断价值。本文主要采用小波包变换和形态成分分析两种算法对癫痫患者脑电棘波波形进行了检测并对两种算法的检测效果进行了分析和对比。具体研究内容如下:(1)基于小波包变换的癫痫脑电棘波检测癫痫发作检测要求脑电信号在特定的时间段或频率段有尽可能高的频率或时间分辨率,同时也要求具有较高的棘波检出率。因此本文首先将小波包分解与棘波物理特征(如幅度和频率等)相结合以更好的检测癫痫病人的脑电棘波。具体方法是首先基于小波包变换对癫痫脑电波频率(0-30Hz)进行三层小波包分解;其次根据脑电波的频率范围重构第三层节点频率S(3,0)(0-10.85Hz)、S(3,1)(10.85Hz-21.7Hz)和S(3,2)(21.7Hz-32.55Hz)的脑电信号;最后取棘波的幅度作为检测阈值分别提取癫痫病人在健康期、癫痫发作间期及癫痫发作期的棘波。实验结果表明,当选用的数据采样频率为173.61Hz、信号长度为23.6s时,利用小波包变换和棘波物理特征相结合的算法不仅能够提取不同癫痫病人在不同时期的多种棘波信号(如正相棘波、负相棘波和双向棘波等),而且该算法的检测准确率在87%以上,其中棘波误检率为12%,棘波漏检率为12.3%。(2)基于形态成分分析的癫痫脑电棘波检测形态成分分析(Morphological component analysis,MCA)的理论基础是假设每一个癫痫脑电信号都可表示成若干个具有不同形态成分的线性组合,并为每一个形态成分找到一个仅能对其进行稀疏表示的冗余字典。本文把采集到的脑电信号视为棘波信号和背景信号两部分的混合,并分别选取DIRAC字典、DCT、LDCT字典对其进行稀疏表示,然后采用匹配追踪算法获取该稀疏表示使其达到较好的检测效果。实验结果表明,当选用DIRAC作为提取癫痫患者脑电的棘波信号字典,DCT作为提取癫痫患者脑电的背景信号字典时,癫痫棘波的提取误检率为11.18%,提取漏检率为8.93%;当选用DIRAC作为提取癫痫患者脑电的棘波信号字典,LDCT作为提取癫痫患者脑电的背景信号字典时,癫痫棘波的提取漏检率为11.08%,整体棘波的提取漏检率为6.01%。可见,基于形态成分分析的癫痫脑电棘波检测算法优于基于小波包变换与棘波物理特征相结合的癫痫脑电棘波检测算法。
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