[發(fā)明專利]一種基于新生兒腦電信號(hào)的驚厥檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010788514.3
• 申請(qǐng)日: 2020-08-07
• 公開（公告）號(hào): CN111938631B
• 公開（公告）日: 2023-01-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 施雯;黃河
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京偉思醫(yī)療科技股份有限公司
• 主分類號(hào): A61B5/369
• 分類號(hào): A61B5/369;A61B5/00
• 代理公司: 南京冠譽(yù)至恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32426
• 代理人: 黃成萍

1.一種基于新生兒腦電信號(hào)的驚厥檢測(cè)方法，其特征在于：包括訓(xùn)練階段和檢測(cè)階段，具體步驟如下：

訓(xùn)練階段：

S11、采集P個(gè)驚厥新生兒的腦電信號(hào)作為樣本，并進(jìn)行剔除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的帶通濾波；

S12、對(duì)步驟S11得到的所有樣本進(jìn)行下采樣，并進(jìn)行計(jì)算數(shù)據(jù)篩選的帶通濾波；

S13、將步驟S12得到的每一個(gè)樣本分割成k秒一段的數(shù)據(jù)段，不足k秒的數(shù)據(jù)段舍去；

S14、識(shí)別所有數(shù)據(jù)段，按照是否存在驚厥分成三個(gè)數(shù)據(jù)集，分別為驚厥數(shù)據(jù)集、非驚厥數(shù)據(jù)集和其他數(shù)據(jù)集，所有驚厥數(shù)據(jù)構(gòu)成驚厥數(shù)據(jù)集，所有非驚厥數(shù)據(jù)構(gòu)成非驚厥數(shù)據(jù)集，所有驚厥數(shù)據(jù)和非驚厥數(shù)據(jù)以外的k秒數(shù)據(jù)段構(gòu)成其他數(shù)據(jù)集；驚厥數(shù)據(jù)為k秒數(shù)據(jù)段中的每一秒均出現(xiàn)驚厥信號(hào)的k秒數(shù)據(jù)段，非驚厥數(shù)據(jù)為k秒數(shù)據(jù)段中的每一秒均未出現(xiàn)驚厥信號(hào)的k秒數(shù)據(jù)段；

S15、將驚厥數(shù)據(jù)標(biāo)記為a，非驚厥數(shù)據(jù)標(biāo)記為b；

S16、所有驚厥數(shù)據(jù)和非驚厥數(shù)據(jù)進(jìn)行特征值提取；對(duì)任一k秒數(shù)據(jù)段，按照如下步驟提取特征值：

（a）頻域主峰平均頻率：先將k秒數(shù)據(jù)段分隔成m段k/m秒數(shù)據(jù)段；再計(jì)算每段k/m秒數(shù)據(jù)段的功率密度譜，將每段k/m秒數(shù)據(jù)段中幅值最大的波峰作為該k/m秒數(shù)據(jù)段的主峰，得到對(duì)應(yīng)的主峰頻率；最后對(duì)m個(gè)主峰頻率取平均值，即為該k秒數(shù)據(jù)段的頻域主峰平均頻率；其中，m為正整數(shù)；

（b）頻域主峰平均頻率標(biāo)準(zhǔn)差：基于步驟（a），計(jì)算m個(gè)主峰頻率的標(biāo)準(zhǔn)差，即為該k秒數(shù)據(jù)段的頻域主峰平均頻率標(biāo)準(zhǔn)差；

（c）頻域主峰平均波寬：基于步驟（a），對(duì)m個(gè)主峰對(duì)應(yīng)的半波寬求平均值，即為該k秒數(shù)據(jù)段的頻域主峰平均波寬；

（d）頻域主峰功率占比平均值：基于步驟（a），對(duì)每個(gè)主峰對(duì)應(yīng)的半波寬區(qū)域求功率，將其與所屬k/m秒數(shù)據(jù)段的總功率的比值作為該k/m秒數(shù)據(jù)段的主峰功率占比，對(duì)m個(gè)主峰功率占比取平均值，即為該k秒數(shù)據(jù)段的頻域主峰功率占比平均值；

（e）時(shí)域平均波峰高度：先將k秒數(shù)據(jù)段分隔成n段k/n秒數(shù)據(jù)段；再將每段k/n秒數(shù)據(jù)段的最高的波峰高度作為波峰極值；最后對(duì)n個(gè)波峰極值取平均值，即為該k秒數(shù)據(jù)段的時(shí)域平均波峰高度；其中，n為大于m的正整數(shù)；

（f）時(shí)域波峰高度穩(wěn)定性：基于步驟（e），將n個(gè)波峰極值中的最大值/最小值作為該k秒數(shù)據(jù)段的時(shí)域波峰高度穩(wěn)定性；

（g）時(shí)域平均波峰寬度：基于步驟（e），對(duì)n個(gè)波峰極值對(duì)應(yīng)的半波寬求平均值，即為該k秒數(shù)據(jù)段的時(shí)域平均波峰寬度；

（h）時(shí)域波峰寬度穩(wěn)定性：基于步驟（e），將n個(gè)波峰極值對(duì)應(yīng)的半波寬中的最大值/最小值作為該k秒數(shù)據(jù)段的時(shí)域波峰寬度穩(wěn)定性；

S17、對(duì)所有特征值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，計(jì)算正態(tài)分布的平均值和方差，得到標(biāo)準(zhǔn)化后的特征值；

S18、從驚厥數(shù)據(jù)和非驚厥數(shù)據(jù)中分別隨機(jī)選取Q條數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，選取標(biāo)準(zhǔn)化后的特征值的全部或部分進(jìn)行分類訓(xùn)練得到分類模型Model；使用支持向量機(jī)進(jìn)行分類訓(xùn)練得到分類模型Model；訓(xùn)練時(shí)使用的模型為SVM分類模型、核函數(shù)為RBF核函數(shù)、核函數(shù)的懲罰系數(shù)為10；

測(cè)試階段：

S21、對(duì)采集到的新生兒腦電信號(hào)，進(jìn)行剔除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的帶通濾波處理；

S22、對(duì)步驟S21得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣，并進(jìn)行計(jì)算數(shù)據(jù)篩選的帶通濾波，將得到的數(shù)據(jù)分為檢測(cè)部分和未檢測(cè)部分；

S23、若未檢測(cè)部分的長(zhǎng)度大于等于k秒，提取未檢測(cè)部分的前k秒數(shù)據(jù)段；

S24、對(duì)步驟S23提取出的k秒數(shù)據(jù)段進(jìn)行特征值提取；

S25、對(duì)步驟S24中提取的特征值進(jìn)行初步判斷，確認(rèn)步驟S23提取出的k秒數(shù)據(jù)段是否為非驚厥數(shù)據(jù)；按照如下條件進(jìn)行判斷，若滿足下面條件中的一個(gè)以上，則認(rèn)為步驟S23提取出的k秒數(shù)據(jù)段為非驚厥數(shù)據(jù)：

①頻域主峰平均頻率f_m：f_m＜0.5Hz或f_m＞5Hz；

②頻域主峰平均頻率標(biāo)準(zhǔn)差σ_m：σ_m＞7Hz；

③頻域主峰平均帶寬w_f：w_f＞2Hz；

④頻域主峰功率占比平均值r：r＜0.2或r＞0.8；

⑤時(shí)域平均波峰高度h_t：h_t＜20μV或h_t＞250μV；

⑥時(shí)域波峰高度穩(wěn)定性s₁：s₁＜1或s₁＞6；

⑦時(shí)域平均波峰寬度w_t：w_t＜0.18秒或w_t＞1秒；

⑧時(shí)域波峰寬度穩(wěn)定性s₂：s₂＜1或s₂＞6；

S26、若步驟24中提取的特征值經(jīng)過步驟S25無法判斷為非驚厥數(shù)據(jù)，對(duì)特征值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使用步驟S18得到的分類模型Model進(jìn)行預(yù)測(cè)：若預(yù)測(cè)為a，則認(rèn)為步驟S23提取出的k秒數(shù)據(jù)段為驚厥數(shù)據(jù)；若預(yù)測(cè)為b，則認(rèn)為步驟S23提取出的k秒數(shù)據(jù)段為非驚厥數(shù)據(jù)；

S27、將步驟S23提取出的k秒數(shù)據(jù)段標(biāo)記為檢測(cè)部分，從未檢測(cè)部分剔除；

S28、循環(huán)步驟S23~ S27，至所有數(shù)據(jù)檢測(cè)完畢或未檢測(cè)部分的長(zhǎng)度小于k秒。