基于腦電的快速癲癇預警方法研究及閉環(huán)系統(tǒng)開發(fā).pdf

1、癲癇是一種常見的慢性神經(jīng)系統(tǒng)疾病。在發(fā)作時，患者會突然的驚厥、抽搐、意識喪失等，對患者造成了嚴重的傷害，而且由于癲癇疾病的發(fā)病原因復雜，發(fā)病機制尚不清楚，所以癲癇疾病治療是一個棘手的問題。傳統(tǒng)的藥物治療和手術(shù)移除只對一部分患者起到了治療作用，同時各自也存在著一些缺點。最近幾年的研究表明反應性大腦電刺激可能是治療癲癇的一種安全有效的方法，這為癲癇患者帶來了新的希望。然而，目前反應性電刺激治療癲癇的研究還存在一些問題:缺乏快速有效的預警方法

2、;最佳刺激時機、最佳刺激參數(shù)等關(guān)鍵問題尚不清楚;電刺激治療癲癇的機制仍不清楚。
　　癲癇預警作為反應性電刺激過程中的重要環(huán)節(jié)，一個準確高效的預警方法則至關(guān)重要。本文以癲癇預警為研究對象，對癲癇患者的腦電信號進行了深入分析，建立魯棒的癲癇預警方法，從而準確、實時進行癲癇預警。同時，為了開展反應性電刺激治療癲癇的實驗研究，本文基于信號采集設備和刺激設備開發(fā)了一個在線癲癇預警-抑制閉環(huán)系統(tǒng)。
　　癲癇腦電信號特征提取是癲癇預警核心

3、。本文提出采用多種特征共同表征信號。考慮到癲癇信號的時序性，當前窗口以及前三個窗口分別提取的16種特征構(gòu)成一個特征池，成功解決了由于癲癇樣放電個體差異大造成的單特征預警準確率低的問題。癲癇模式識別是癲癇預警的另一個重要環(huán)節(jié)，當采用多特征策略時，使用傳統(tǒng)的機器學習方法會產(chǎn)生很高的計算代價，本文提出通過RealAdaBoost從特征池中選擇最優(yōu)特征集，然后基于這個特征集構(gòu)造一個級聯(lián)的分類器鏈，它可以根據(jù)樣本的復雜程度適應性地調(diào)整所使用的特征