基于多模态脑影像的儿童癫痫灶定位方法研究
发布时间：2021-01-17 01:17
癫痫是一种大脑神经元突发性异常放电导致短暂的大脑功能障碍的慢性疾病。儿童癫痫发病率约为5%,其中大约30%的儿童患者对任何药物治疗都没有反应,而这些病人在接受手术切除癫痫灶后有希望成为无癫痫发作的儿童。因此对儿童癫痫灶进行精准的定位,不仅能够提高手术成功率,还可以降低手术带来额外的损伤,现实意义深远。本文首先研究了传统的基于EEG（Electroencephalogram）源成像定位方法。该方法利用最小范数估计（minimum norm estimation,MNE）算法对EEG进行源成像;通过求解正问题,明确EEG与脑电源信号的关系;为反演脑内源信号,基于Tikhonov正则化求解逆问题,最后对源进行成像,定位癫痫灶。仿真实验结果表明,当EEG信噪比在1-20d B之间时其定位误差均值在10mm-19mm,定位标准差在6-8之间,定位精度较低,且受噪声影响较大。本文针对现有方法中定位精度不高的问题,结合儿童癫痫患者的MRI（Magnetic Resonance Imaging）、EEG、CT（Computed Tomography）、s EEG（Stereoelectroenceph...
【文章来源】：哈尔滨理工大学黑龙江省
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
真实几何头模型
哈尔滨理工大学工学硕士学位论文-8-在获取头模型后，需要确定EEG在该模型下的位置信息，因此本文通过参照标准128EEG系统，手动矫正EEG位置，结果如图2-2所示。图2-2手动矫正EEG位置后示意图Fig.2-2schematicdiagramaftermanualcorrectionofEEGposition2.2.2源模型EEG逆问题的源模型有两种：等效偶极子模型和分布源模型。等效偶极子模型是将颅内神经元活动模拟为单个或多个电流偶极子，其位置、方向和当度是未知的[30]，通过调整其参数来模拟EEG的测量数据。分布源模型则认为神经元的活动分布在较大范围内，在固定源信号的位置与方向后，通过源信号的活跃强度来演示神经活动信号。这两种源模型，都将源信号固定在皮质上，所以EEG逆问题估算得到的脑内源信号是大脑皮质上的神经活跃电信号。源模型决定了在求解逆问题时可以选用的数学方法，因分布式源模型不需要确定脑内源信号的数目，近年来在头皮脑电EEG逆问题研究中得到广泛的推广和使用。本文本次采用源模型为eConnectome的标准模板。2.2.3创建正问题模型假设在脑外测量T时刻n个通道的EEG信号用矩阵=[1,2…]表示，其中bi是第i时刻、大小为n*1的EEG测量信号，那么在i时刻源信号与EEG
哈尔滨理工大学工学硕士学位论文-12-2.4实验设计与结果分析2.4.1半仿真实验设计由于EEG测量数据数量有限，本文采用国际通用的半仿真实验来检验基于EEG源成像定位方法的定位效果。根据BinHe的仿真信号设定，由高斯函数生成癫痫发作的仿真信号，分辨率为1000Hz，时长为150ms，在55ms处达到能量峰值[37]，如图2-2(a)所示为仿真癫痫信号。基于真实头模型、源模型和EEG位置信息，创建正问题模型，从而获得仿真癫痫灶信号下的EEG测量信号，为使仿真EEG信号接近真实的测量数据，对其加入信噪比为1~20dB的高斯白色噪声，其中EEG采用国际标准的128通道10-20系统，导联个数为21。a)b)图2-4仿真信号；(a)仿真源信号；(b)仿真EEG测量信号(SNR=5dB)Fig.2-4simulationdata(a)simulationsourcesignal;(b)simulatedEEGmeasurementsignal(SNR=5dB)本文通过半仿真实验来验证基于EEG源成像定位方法的有效性。具体的方法如下：首先，将EEG仿真数据执行数据预处理，包括基线校准(baselinecorrection)和滤波(filtering)与EEG位置矫正；其次，通过EEG位置信息获取传导矩阵A，从而创建正问题模型；然后，基于Tikhonov正则化求解逆问题；最后，通过源信号峰值与源成像结果定位癫痫灶，流程图如图2-5所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]儿童睡眠中癫痫性电持续状态的研究进展[J]. 张燕燕,朱淑霞. 河北医学. 2018(04)
[2]非特殊型胚胎发育不良性神经上皮肿瘤临床病理学特征[J]. 李扬,李斌,杨智云,李智. 中国现代神经疾病杂志. 2016(12)
[3]基本解法求解反问题的正则化方法[J]. 杨振,张耀明,周爱华,潘月君. 山东理工大学学报(自然科学版). 2015(06)
[4]一种电磁干扰源成像多分辨率分区算法[J]. 杜鑫,谢树果,郝旭春,王超. 强激光与粒子束. 2015(10)
[5]睡眠呼吸紊乱儿童脑电醒觉反应研究进展[J]. 姚玉静,刘大波,黄振云. 国际耳鼻咽喉头颈外科杂志. 2013 (05)
[6]EEG-fMRI同步联合对局灶性癫痫的定位[J]. 朱建国,卢光明,张志强,田蕾,钟元,孙康健,王中秋. 中国医学影像技术. 2008(09)
[7]一种基于边界元离散的导热问题几何边界识别算法[J]. 李斌,刘林华. 中国电机工程学报. 2008(20)
[8]人大脑新皮层层级神经网络模型研究[J]. 刘永昌,叶中行. 高技术通讯. 1996(09)
本文编号：2981906
【文章来源】：哈尔滨理工大学黑龙江省
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
真实几何头模型
哈尔滨理工大学工学硕士学位论文-8-在获取头模型后，需要确定EEG在该模型下的位置信息，因此本文通过参照标准128EEG系统，手动矫正EEG位置，结果如图2-2所示。图2-2手动矫正EEG位置后示意图Fig.2-2schematicdiagramaftermanualcorrectionofEEGposition2.2.2源模型EEG逆问题的源模型有两种：等效偶极子模型和分布源模型。等效偶极子模型是将颅内神经元活动模拟为单个或多个电流偶极子，其位置、方向和当度是未知的[30]，通过调整其参数来模拟EEG的测量数据。分布源模型则认为神经元的活动分布在较大范围内，在固定源信号的位置与方向后，通过源信号的活跃强度来演示神经活动信号。这两种源模型，都将源信号固定在皮质上，所以EEG逆问题估算得到的脑内源信号是大脑皮质上的神经活跃电信号。源模型决定了在求解逆问题时可以选用的数学方法，因分布式源模型不需要确定脑内源信号的数目，近年来在头皮脑电EEG逆问题研究中得到广泛的推广和使用。本文本次采用源模型为eConnectome的标准模板。2.2.3创建正问题模型假设在脑外测量T时刻n个通道的EEG信号用矩阵=[1,2…]表示，其中bi是第i时刻、大小为n*1的EEG测量信号，那么在i时刻源信号与EEG
哈尔滨理工大学工学硕士学位论文-12-2.4实验设计与结果分析2.4.1半仿真实验设计由于EEG测量数据数量有限，本文采用国际通用的半仿真实验来检验基于EEG源成像定位方法的定位效果。根据BinHe的仿真信号设定，由高斯函数生成癫痫发作的仿真信号，分辨率为1000Hz，时长为150ms，在55ms处达到能量峰值[37]，如图2-2(a)所示为仿真癫痫信号。基于真实头模型、源模型和EEG位置信息，创建正问题模型，从而获得仿真癫痫灶信号下的EEG测量信号，为使仿真EEG信号接近真实的测量数据，对其加入信噪比为1~20dB的高斯白色噪声，其中EEG采用国际标准的128通道10-20系统，导联个数为21。a)b)图2-4仿真信号；(a)仿真源信号；(b)仿真EEG测量信号(SNR=5dB)Fig.2-4simulationdata(a)simulationsourcesignal;(b)simulatedEEGmeasurementsignal(SNR=5dB)本文通过半仿真实验来验证基于EEG源成像定位方法的有效性。具体的方法如下：首先，将EEG仿真数据执行数据预处理，包括基线校准(baselinecorrection)和滤波(filtering)与EEG位置矫正；其次，通过EEG位置信息获取传导矩阵A，从而创建正问题模型；然后，基于Tikhonov正则化求解逆问题；最后，通过源信号峰值与源成像结果定位癫痫灶，流程图如图2-5所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]儿童睡眠中癫痫性电持续状态的研究进展[J]. 张燕燕,朱淑霞. 河北医学. 2018(04)
[2]非特殊型胚胎发育不良性神经上皮肿瘤临床病理学特征[J]. 李扬,李斌,杨智云,李智. 中国现代神经疾病杂志. 2016(12)
[3]基本解法求解反问题的正则化方法[J]. 杨振,张耀明,周爱华,潘月君. 山东理工大学学报(自然科学版). 2015(06)
[4]一种电磁干扰源成像多分辨率分区算法[J]. 杜鑫,谢树果,郝旭春,王超. 强激光与粒子束. 2015(10)
[5]睡眠呼吸紊乱儿童脑电醒觉反应研究进展[J]. 姚玉静,刘大波,黄振云. 国际耳鼻咽喉头颈外科杂志. 2013 (05)
[6]EEG-fMRI同步联合对局灶性癫痫的定位[J]. 朱建国,卢光明,张志强,田蕾,钟元,孙康健,王中秋. 中国医学影像技术. 2008(09)
[7]一种基于边界元离散的导热问题几何边界识别算法[J]. 李斌,刘林华. 中国电机工程学报. 2008(20)
[8]人大脑新皮层层级神经网络模型研究[J]. 刘永昌,叶中行. 高技术通讯. 1996(09)
本文编号：2981906
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