癫痫辅助诊断方法：模型与数据混合驱动

发布时间：2023-05-06 22:10

　　癫痫是一种由神经元异常放电引起的,以反复、短暂癫痫性发作为特征的慢性脑功能失调综合症,是最常见的神经系统疾病之一.癫痫辅助诊断是指借助现代信息技术从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的医学信息中提取潜在有用的知识,从而在一定程度为癫痫临床诊断提供参考的技术方法.目前关于癫痫临床辅助诊断方法的研究主要基于数据,将其建模为一个模式识别问题,即通过设计恰当的特征提取方法,并结合有效的分类器来完成脑电不同模式的识别.然而这种数据驱动下的癫痫辅助诊断方法常常因为缺乏机制支撑而形成因人而异的分析结果,因此不具有普适性且临床应用效果不理想.神经计算模型是一类基于生物物理基础来模拟神经系统放电活动的数学模型,通常用于探索大脑放电活动的内在机制.鉴于神经计算模型在多种生理病理现象内在机制探索上的成功应用,本论文将神经计算模型与临床脑电数据结合,探索模型与数据混合驱动下的癫痫辅助诊断方法,关于周期性非典型痫样放电的产生,癫痫性发作的早期检测以及癫痫性发作的过程追踪方面展开系统研究.具体工作如下:(1)提出了一种用于研究周期性痫样放电“三相波”的神经计算模型.首先选取三个急性肝性脑病(AHE)产生的神经病理机...

【文章页数】：137 页

【学位级别】：博士

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第一章 绪论
    §1.1 研究背景
    §1.2 研究现状
    §1.3 本文研究内容与安排
第二章 神经计算模型与癫痫
    §2.1 神经元与神经元放电
    §2.2 微观神经计算模型
    §2.3 宏观神经计算模型
        §2.3.1 神经集群模型的概述与发展
        §2.3.2 典型的神经集群模型
    §2.4 癫痫与癫痫脑电
    §2.5 本章小结
第三章 基于AHE-CM模型的广义周期性放电研究
    §3.1 引言
    §3.2 AHE神经计算模型(AHE-CM)的构建
        §3.2.1 AHE神经生理机制
        §3.2.2 AHE-CM模型的构建
        §3.2.3 模型参数设置与初值确定
    §3.3 基于粒子滤波的参数自动辨识方法
    §3.4 数值实验
        §3.4.1 AHE脑电数据集(AHE-EEG)
        §3.4.2 性能验证
    §3.5 本章小结
第四章 基于D&F模型的癫痫性发作早期检测方法研究
    §4.1 引言
    §4.2 D&F神经集群模型
    §4.3 D&F模型关键参数的自动选择与自动估计方法
    §4.4 基于D&F模型的癫痫性发作早期检测方法及其性能验证
        §4.4.1 脑电数据集
        §4.4.2 参数的自动选择与自动估计方法的性能验证
        §4.4.3 基于D&F模型的癫痫性发作早期检测方法及其性能验证
    §4.5 本章小结
第五章 基于TD-W-SP模型的癫痫性发作过程追踪方法研究
    §5.1 引言
    §5.2 具有子群的时延Wendling模型(TD-W-SP)
    §5.3 基于TD-W-SP模型的癫痫性发作过程追踪方法
    §5.4 数值实验
        §5.4.1 脑电数据
        §5.4.2 实验结果
    §5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    §6.1 总结
    §6.2 展望
参考文献
攻读博士学位期间取得的科研成果
致谢



本文编号：3809697