基于颅内脑电高频振荡信号自动检测的癫痫灶定位
陈文静1
阚增辉2
张馨月2
赖大坤2
张恒1
1.四川大学华西医院,四川成都,6100412.电子科技大学电子科学与工程学院,四川成都,611731
摘要：目的 研究一种基于颅内脑电高频振荡信号(high frequency oscillations,HFOs)自动检测的癫痫灶定位技术.方法 针对高频噪声及癫痫样尖峰波形等信号易被误检为HFOs的问题,采用小波包滤波对信号进行预处理,然后用BP神经网络进行特征提取和自动分类,再根据结果统计出HFOs高发区确定癫痫灶;最后,分析3位癫痫患者的颅内脑电数据,评估检测性能及病灶定位准确度.结果 本文HFOs自动检测方法的灵敏度和误检率分别为90％和7.46％,其中两位局灶性癫痫患者的HFOs高发通道与癫痫灶有较强关联.结论 将小波包分解和BP神经网络相结合并用于HFOs的自动检测,能在保持高灵敏度的同时有效降低其误检率.临床确诊的致痫区与HFOs高发区有较高相关性,初步证实HFOs可用于定位局灶性癫痫灶.
关键词：癫痫颅内脑电高频振荡信号BP神经网络癫痫灶定位
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(61771100)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 167-172 )
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