【摘 要】
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目的通过癫痫发作间期高频颅内脑电信号的记录和分析,实现一种基于概率模型的癫痫病灶定位自动算法。方法以一段时间内颅内脑电高频能量的整体波动性水平为指标,建立大数据概
【机 构】
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清华大学医学院生物医学工程系,清华大学玉泉医院癫痫中心
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目的通过癫痫发作间期高频颅内脑电信号的记录和分析,实现一种基于概率模型的癫痫病灶定位自动算法。方法以一段时间内颅内脑电高频能量的整体波动性水平为指标,建立大数据概率模型以判断某电极是否覆盖致痫灶。结果本文分析了来自12例癫痫患者948个颅内电极的癫痫发作间期颅内脑电数据,与医生人工定位结果作对比,平均敏感性80.4%±17.3%,特异性87.7%±17.2%;模型的稳定性和性能随着数据量增加而提高。结论本文所提出高频能量波动性算法基于概率模型,不依赖个体化参数、自动化程度高、性能好,有
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