基于稳态分布的癫痫检测研究及在线预警系统开发

发布时间：2017-05-11 02:06

  本文关键词：基于稳态分布的癫痫检测研究及在线预警系统开发，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：癫痫作为导致短暂大脑功能障碍的一种慢性疾病,在中国已经成为神经科仅次于头痛的第二大常见病。临床主要表现为痉挛、意识丧失等,会对患者的身心、智力等产生非常严重的影响。目前常见的治疗手段包括药物治疗和手术治疗等,其中约有70%的患者能够通过药物治疗得到控制,约有15%左右的患者能够通过手术治疗使癫痫发作得到控制或者治愈。由于癫痫本身发病原因和发病机制非常复杂,诊断和治疗非常困难,仍旧有15%左右的难治性癫痫患者无法通过传统的药物和手术得到治愈。随着大脑电刺激方法在一些功能障碍治疗中取得的成功,它也开始逐步地应用到癫痫的治疗中。电刺激治疗主要分为两种方式：开环电刺激和闭环电刺激。开环电刺激一般采用固定的脉冲进行电刺激,电刺激量大,易对患者大脑造成损伤,在临床中并未得到广泛应用。闭环电刺激也即反应性电刺激,是指通过监测大脑活动情况并进行实时的癫痫预警,当判断为癫痫发作时给予电脉冲来干预神经元活动,从而抑制癫痫的发作。目前,闭环电刺激治疗癫痫已经成为癫痫治疗领域的一个热点问题。本文主要围绕闭环电刺激治疗癫痫这个问题,着重于探索闭环电刺激中的高效癫痫检测算法和开发完整的在线预警系统。本文主要贡献如下：1)针对头皮脑电信号中噪声会导致癫痫检测误检率高的问题,本文建立了基于稳态分布观察噪声的状态空间模型算法。目前已有的一些癫痫检测算法的鲁棒性不够好,主要的原因是当出现噪声信号时,算法的误检率较高。在头皮脑电信号中存在由于眨眼和肌肉活动等引起的噪声信号,这些噪声信号和癫痫发作信号表现出了相似的形态学特征,进而会导致目前已有的癫痫检测算法的误检率较高。本文从如何抑制去除这类噪声,降低误检率的方面提出了用稳态分布来拟合头皮脑电中噪声信号的状态空间模型。该模型的输入为从脑电信号中提取的多种特征,其中的观察模型采用非线性的函数。由于稳态分布相对于高斯分布来说可以拟合非对称、重尾分布的噪声,这使得它在拟合头皮脑电中出现的瞬时噪声信号的能力强于高斯分布。2)针对目前闭环电刺激治疗癫痫的实验需求,本文开发了一套在线预警系统。整个系统包括动物模型、硬件设备和软件平台等部分,其中的软件平台是本文的工作内容。我们的软件平台能够进行实时的信号显示与存储、参数设置和癫痫预警抑制等功能,具有可扩展性、可适配性强的优点,能够支持不同信号放大器作为信号输入源,支持不同的电刺激器和选择多种癫痫预警算法。3)在癫痫检测算法方面,本文的癫痫检测模型在9位癫痫患者脑电信号的癫痫检测实验中,检测率和误检率都取得了最好的效果。通过对比不同的模型和方法,详细阐述了本文的模型是如何抑制脑电信号中的噪声。在闭环系统方面,本文的系统已经成功稳定地应用在大鼠癫痫模型的预警与抑制,临床癫痫患者的在线癫痫检测中。
【关键词】：闭环电刺激 癫痫检测 稳态分布 状态空间模型
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R742.1;TN911.7
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第1章 绪论13-22
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 国内外研究现状14-19
• 1.2.1 反应性电刺激研究现状14-17
• 1.2.2 癫痫检测算法研究现状17-19
• 1.3 存在的主要问题19-20
• 1.4 本文的研究内容20-21
• 1.5 全文内容安排21-22
• 第2章 基于稳态分布的癫痫检测状态空间模型研究22-40
• 2.1 研究方法22-30
• 2.1.1 稳态分布23-24
• 2.1.2 基于稳态分布观察噪声的状态空间模型24-27
• 2.1.3 状态估计分析27-30
• 2.2 研究过程30-32
• 2.2.1 特征提取30-31
• 2.2.2 模型训练31
• 2.2.3 癫痫检测31-32
• 2.3 研究结果32-38
• 2.3.1 特征和状态分布33-35
• 2.3.2 不同模型之间的比较35-37
• 2.3.3 不同方法之间的比较37-38
• 2.3.4 时间延迟38
• 2.4 本章小结38-40
• 第3章 在线预警系统开发40-57
• 3.1 在线预警系统概述40-43
• 3.2 软件设计43-46
• 3.3 模块开发46-53
• 3.3.1 信号的获取与显示模块46-48
• 3.3.2 数据存储模块48-49
• 3.3.3 参数设置模块49-51
• 3.3.4 癫痫预警-抑制模块51-53
• 3.4 系统验证53-56
• 3.4.1 正确性53-54
• 3.4.2 有效性54
• 3.4.3 稳定性和易用性54-56
• 3.5 本章小结56-57
• 第4章 总结与展望57-59
• 4.1 本文工作总结57
• 4.2 未来工作展望57-59
• 参考文献59-64
• 攻读硕士学位期间主要的研究成果64-65
• 致谢65

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本文编号：355988