基于脑电高频振荡节律的SOZ快速定位算法研究

发布时间：2017-04-06 20:00

  本文关键词：基于脑电高频振荡节律的SOZ快速定位算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：最新研究发现,癫痫脑电信号中的高频振荡节律是定位癫痫发作始发区的重要生物指标,其主要出现在癫痫发作始发区中的核心区域,并且具有较高的频率、强度和相对较小的传播范围。在传统的癫痫致痫灶术前定位中,用癫痫样放电判断癫痫发作始发区的方法十分困难,由于癫痫样放电传播范围非常广,而且从两次开颅手术采集定位到手术开始,往往需要72小时,增加了病人长时间手术中感染和误诊的风险。因此,高频振荡节律逐渐成为术前定位癫痫发作始发区的黄金标准。由有经验的医生肉眼检视高频振荡节律耗时且主观性大,自动地提取高频振荡节律逐渐成为了癫痫致痫灶术前定位研究的热点。根据现时国内外对高频振荡节律的研究,总结出其传播特性的临床结论：1)高频振荡节律主要出现在癫痫发作始发区的核心区域,很少扩展到核心区以外；2)高频振荡节律多出现在发作期或发作间期,在癫痫发作始发区的核心区域有较高的频率和强度；3)Rs与FRs较癫痫样放电定位癫痫发作始发区更为特异和精确,其中FRs最为特异和精确,同一形态的高频振荡节律可以在相邻3个或者3个以上电极同步记录得到。因此,可以根据提取高频振荡节律同步传播的导联或高频振荡持续时间较长、出现频率较高的导联作为癫痫发作始发区所在导联。本文设计了一种基于高频振荡节律的癫痫发作始发区快速定位算法,创新地利用功率谱密度的差异提取疑似癫痫发作始发区所在导联,并将这些导联作为曲线模板,再根据互相关性强弱检出高频振荡节律同步出现的导联并检出结果；同时基于复Morlet小波将信号变换到时频域进行分析,统计高频振荡节律出现的频率和持续时间,利用这两种方法共同实现癫痫发作始发区快速、精确定位。最后对6例临床病例进行处理,结果表明该算法灵敏度和特异性良好,有助于临床癫痫手术术前精确定位,对癫痫切除手术的成功具有举足轻重的意义。
【关键词】：高频振荡节律 癫痫脑电信号处理 AR模型 复Morlet小波变换
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R742.1;TN911.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目录6-8
• Contents8-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-16
• 1.3 论文主要研究内容16-18
• 第二章 癫痫脑电数据采集与处理算法分析18-27
• 2.1 脑电信号特征及其临床应用18-20
• 2.2 癫痫脑电信号数据采集与选择20-21
• 2.3 脑电图机系统功能需求分析21-23
• 2.4 64导联脑电图机系统架构23-24
• 2.5 用于癫痫发作始发区快速定位和高频振荡节律提取算法分析24-26
• 2.6 本章小结26-27
• 第三章 基于IIR滤波器的信号预处理算法27-36
• 3.1 数据归一化处理27
• 3.2 设计IIR滤波器进行数据滤波27-32
• 3.3 设计梳状滤波器进行数据滤波32-33
• 3.4 信号预处理仿真33-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 基于AR模型功率谱估计和曲线模板的SOZ定位算法36-46
• 4.1 利用AR模型估计功率谱36-40
• 4.2 疑似癫痫发作始发区的特征分类方法40-41
• 4.3 利用曲线模板定位癫痫发作始发区41-43
• 4.4 定位癫痫发作始发区仿真43-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第五章 基于复Morlet小波的高频振荡节律提取算法46-52
• 5.1 复Morlet小波分解画小波时频图47-48
• 5.2 小波系数特征分类48
• 5.3 高频振荡节律提取算法仿真48-51
• 5.4 本章小结51-52
• 第六章 癫痫发作始发区快速定位结果分析52-65
• 6.1 基于MATLAB GUI的癫痫发作始发区快速定位算法实现52-59
• 6.2 癫痫发作始发区定位结果性能分析59-61
• 6.3 本章小结61-65
• 结论与展望65-67
• 参考文献67-72
• 研究生期间发表论文72-74
• 致谢7

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本文编号：289540