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癫痫信号分析及病灶定位

发布时间:2017-07-20 20:01

  本文关键词:癫痫信号分析及病灶定位


  更多相关文章: 癫痫 头皮脑电 脑电溯源 边界元模型 病灶定位 偶极子


【摘要】:癫痫病灶定位是耐药性癫痫治疗中至关重要的问题。然而目前应用于癫痫临床治疗的方法主要依赖于侵入式的电极检测实现对病变部位的诊断。但是侵入式的检测方法会引入较大的临床治疗风险和较高的治疗成本。越来越多的研究逐渐倾向于非侵入式的检测方式。本文就是提出了基于脑电信号和头部模型实现非侵入式的癫痫病灶检测的解决方案。在本文中,首先基于患者头部的核磁共振扫描图像,构建了个体对应的头部边界元模型。其次,分别利用基于傅里叶变换的功率谱分析,小波变换和多通道经验模态分解对9名患者(3-18岁)的19通道的头皮脑电信号经行分析,提取了癫痫发作时期的脑电特征。然后,分别使用了空间滤波法(Beamformer)和精确低分辨率电磁断层扫描法(e Loreta)对患者大脑癫痫发作位置经行了定位。最终,不同方法的定位敏感度被评估。结合不同的方法,我们能够得到8种癫痫病灶定位方案。其中,基于MEMD的空间滤波法具有最高的定位辨识敏感度。然而,在本研究中所有基于eLoreta的方法的定位结果都是无效的。本文分析了9名儿童患者19通道的头皮脑电数据,并比较了不同分析方法和不同溯源方法在溯源定位中的结果。最终基于多通道经验模态分解和空间滤波技术的是一种可行的癫痫病灶定位方法。
【关键词】:癫痫 头皮脑电 脑电溯源 边界元模型 病灶定位 偶极子
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:R742.1
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 绪论9-16
  • 1.1 癫痫概述9
  • 1.2 脑电信号及癫痫发作时期脑电信号9-12
  • 1.3 脑电溯源概况12-13
  • 1.4 癫痫病灶定位的现状13-15
  • 1.5 论文主要研究内容15-16
  • 第2章 癫痫脑电信号的分析方法16-27
  • 2.1 脑电分析方法16-22
  • 2.1.1 傅立叶变换16-17
  • 2.1.2 连续小波变换17-18
  • 2.1.3 经验模态分解18-22
  • 2.2 信号的分析22-26
  • 2.2.1 非稳态信号的分析22-25
  • 2.2.2 非线性信号的分析25-26
  • 2.3 本章小结26-27
  • 第3章 脑电溯源模型27-39
  • 3.1 前向模型27-31
  • 3.1.1 球形模型28-29
  • 3.1.2 边界元方法29-30
  • 3.1.3 有限元与有限差分法30-31
  • 3.2 构建大脑模型31-33
  • 3.3 逆向溯源模型33-37
  • 3.3.1 空间滤波法34-36
  • 3.3.2 精确性低分辨率电磁断层扫描36-37
  • 3.4 本章小结37-39
  • 第4章 癫痫特征分析及病灶定位39-55
  • 4.1 背景39-40
  • 4.2 数据采集40-41
  • 4.3 实验数据预处理41-42
  • 4.4 癫痫分量提取42-46
  • 4.4.1 基于傅立叶变换的特征提取42-43
  • 4.4.2 基于连续小波变化变换的特征提取43-44
  • 4.4.3 基于多通道经验模态分解的特征提取44-46
  • 4.5 溯源定位流程46
  • 4.6 病灶定位46-54
  • 4.6.1 第一类定位47-50
  • 4.6.2 第二类定位50-52
  • 4.6.3 第三类定位52-54
  • 4.7 本章小结54-55
  • 结论55-57
  • 参考文献57-62
  • 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果62-63
  • 致谢63

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