[發明專利]一種癲癇患者腦電信號的處理方法及系統

有效

• 申請號: 201710325466.2
• 申請日: 2017-05-10
• 公開（公告）號: CN107095669B
• 公開（公告）日: 2019-09-13
• 發明（設計）人: 陳善恩;張璽
• 申請（專利權）人: 北京大學
• 主分類號: A61B5/0476
• 分類號: A61B5/0476;A61B5/00
• 代理公司: 北京萬象新悅知識產權代理有限公司 11360
• 代理人: 賈曉玲

本發明公開了一種癲癇患者腦電信號的處理方法，屬于非線性生理信號處理技術領域。該方法首先獲取不含噪聲的癲癇患者的多導腦電信號；將多導腦電信號分成若干數據段，采用最大互相關函數計算同一時間窗下的任意兩段數據段的最大互相關系數，作為相應數據段的特征值，然后通過計算所有腦電信號之間的互相關系數構成特征矩陣；并獲取與癲癇發作相關的稀疏特征矩陣，作為最終的腦電信號的特征矩陣；最后采用最小二乘支持向量機算法分類癲癇患者腦電信號。本發明可以應用于癲癇患者EEG信號，實現了癲癇檢測的極高的準確性、敏感性和特異性。

技術領域

本發明提供一種癲癇患者腦電信號的處理方法，屬于非線性生理信號處理技術領域。

背景技術

癲癇是一種常見的、多發的慢性神經系統疾病，其發作是由于大腦的神經元活動的同步或過多而引起的神經元不規則和不規則的放電而引起的。在癲癇發作過程中，會引起運動、行為、意識和感覺等功能障礙，因此，癲癇發作可能導致各種致命的后果。全世界有超過5000萬人患有癲癇，每年有超過200000例新發病例被確診。癲癇的治療手段有手術、藥物、電刺激等方法，而在確定治療手段之前，最關鍵的在于對疑似癲癇病人的檢測。目前，癲癇的檢測方法是基于醫生的視覺檢測，由于需要對病人的腦電信號進行長時間的檢測，因此傳統的醫生檢測方法是非常耗時耗力的，很多醫院甚至由于相關醫生不足導致檢測速度過慢而耽誤了病人的最佳治療時機。另一方面，由于傳統的癲癇檢測依賴于醫生的肉眼觀察與主觀判斷，有時容易出錯，這可能會導致意外的誤診。因此，迫切需要開發一種癲癇發作的自動檢測方法，來減輕醫生的工作量，同時也減少肉眼檢測產生的誤差而造成的誤診。故癲癇發作檢測的自動化檢測方法在臨床上具有重要的應用價值。

腦電(Electroencephalogram，EEG)被廣泛應用在癲癇檢測分析中，人體腦電信號由上億的神經元相互作用形成，因而具有時變、非線性、不穩定等特點，同時腦電數據信號在測量后會產生隨機誤差，并且腦電信號還會受到個體差異的影響，因此，對于腦電數據信號的分析成為難題。現存有多種癲癇信號預警的方法，但由于癲癇腦電信號本身的復雜性，導致各種算法的準確性、敏感性和特異性方面都存在各種各樣的缺點，如準確性高了，特異性就降低等問題。另外，以往算法一般都只利用了單導腦電信號而忽略了同時采集的其他導腦電信號，容易造成提取的特征無法反映病人大腦的全局病理特性以及所有腦電信號之間的時間-空間關系，如當病人從一種狀態(發作間歇期、發作期)進入到另外一種狀態，在同一時刻不同部位采集到的腦電是具有不同特征的。因此現有腦電信號的處理方法無法準確檢測患者的癲癇發作。

發明內容

針對現有癲癇檢測算法在準確性、敏感性、特異性方面存在的不足以及大多數算法只利用單導腦電信號的問題，本發明提供了一種基于多導腦電信號的癲癇患者腦電信號的處理方法。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的，一種癲癇患者腦電信號的處理方法，具體步驟包括：

1)獲取不含噪聲的癲癇患者的多導腦電信號；

2)將上述多導腦電信號分成若干數據段，采用最大互相關函數計算同一時間窗下的任意兩段數據段的最大互相關系數，作為相應數據段的特征值，通過計算所有腦電信號之間的互相關系數構成特征矩陣；

3)從互相關系數構成的特征矩陣中去除背景噪聲特征，獲取與癲癇發作相關的稀疏特征矩陣，作為最終的腦電信號的特征矩陣；

4)采用最小二乘支持向量機算法分類癲癇患者腦電信號。

進一步，本發明還可以采用k of n分析法來進一步校正經過最小二乘支持向量機分類的結果。

作為一種優選方案，去除腦電信號噪聲采用的離散小波變換方法是采用Daubeches-4小波函數，濾波后選取頻率為3～25Hz波段的腦電信號。