癫痫手术治疗中皮层脑电的分析及应用

发布时间：2019-07-06 17:27

【摘要】：癫痫作为仅次于脑血管疾病的第二大脑部疾病,不仅对患者的身心造成巨大的伤害,而且对患者所处的家庭和社会也会产生巨大的影响,所以癫痫的诊断和治疗一直是临床医生和神经信息学家特别关注的领域。本文从神经信息工程学的角度,结合癫痫手术中对皮层脑电分析的需要,从癫痫发作的检测、癫痫病灶定位、大脑功能区定位和机制等方面进行了研究,主要包括以下几个方面:首先,提出使用基于递归图的最大熵率方法对癫痫发作进行自动标记,通过对多通道的皮层脑电信号进行相空间分布的信息熵估计,实现对癫痫发作期数据进行自动标记。对具有个体化差异的多名病人的发作间期和发作期的数据进行分析,结果表明该方法可将发作期数据和发作间期数据准确区分出来。这表明该方法可有效的应用到临床,用于癫痫发作的自动标记。其次,提出使用基于谱分解的电流源密度分析方法对癫痫患者的皮层脑电信号进行电流源分析,用于癫痫病灶的检测。结果表明,相对于传统的电流源密度分析方法,基于谱分解的电流源密度分析方法能得到更稳定和更准确的结果,并且可以将结果按照脑电的频率信息进行区分,更好的理解癫痫病灶的放电模式。另外发现发作间期数据和发作期数据得到的结果有较高的一致性,这表明基于谱分解的电流源密度分析方法能不依赖发作期数据即可进行癫痫病灶定位。然后,提出了基于蒙特卡洛的小波相干方法对单任务皮层脑电信号进行时频脑皮层网络构建,用于定位大脑功能区,并根据临床上对于实时性的要求,对该方法使用GPGPU技术进行了大规模并行化设计。结果表明,使用蒙特卡洛小波相干方法可有效的对大脑高级认知功能区进行定位,GPU引入后,蒙特卡洛小波相干方法的计算速度得到了巨大的提升,使得该方法可用于临床上对大脑功能区的实时定位。更进一步,开发了针对于临床医生的癫痫手术辅助工具包。该工具包的核心为大脑三维可视化系统,针对当前临床医生对于手术规划的需要,包含了带有灵活接口的大脑模型显示、颅内电极定位、大脑功能绘图、脑网络连接可视化等功能,并且解决了现有电极定位技术中所存在的位置偏差的问题。工具包具有友好的界面,并且具有较高的执行效率,可适应临床上对软件响应的要求。该工具包可以很好的为临床医生提供手术规划、术中分析、术后评估等功能。最后,提出基于谐小波的幂率分析方法,使用临界理论,对癫痫发展的机制进行了初步的研究。基于皮层脑电,对癫痫患者的癫痫发展过程进行了分析,结果表明,对于大脑系统,癫痫的发作是将大脑系统从一个非稳定状态向稳定状态改变的过程,癫痫发作后的恢复是将大脑系统从一个稳定系统重新调整到非稳定系统的过程,并且在癫痫发作之前,大脑系统的临界状态就会发生改变。临界理论分析是一个新的描述神经信号动态变化的工具,可以很好的用于理解癫痫的发展过程,也可以有效的对癫痫发作进行预测。
文内图片：
图片说明：癫痫发作临床表现与EEGFig.1-1EpilepticseizureandEEG
[Abstract]:Epilepsy, as the second major brain disease following the cerebrovascular disease, not only causes great harm to the body and mind of the patient, but also has a great impact on the family and society in which the patient is located, The diagnosis and treatment of epilepsy has been an area of special interest to clinicians and neuroscientists. This paper, from the angle of neuroinformation engineering, combined with the need of the analysis of cortical EEG in the course of epilepsy, has carried out the research from the aspects of the detection of the seizure, the location of the epileptic focus, the positioning and the mechanism of the function of the brain, and mainly includes the following aspects: first, It is proposed to use the maximum entropy rate method based on the recursive graph to automatically mark the seizure, and the data of the seizure period can be automatically marked by the information entropy estimation of the phase space distribution of the multi-channel cortical brain electrical signal. The data of the onset interval and the episode period of multiple patients with individual difference were analyzed. The results showed that the method can accurately distinguish the episode data and the episode interval data. This indicates that the method can be effectively applied to the clinic for the automatic marking of the seizure. Secondly, the current source analysis of the cortical and brain electrical signals of the epileptic patients was put forward using the current source density analysis method based on the spectrum decomposition, which was used for the detection of the epileptic foci. The results show that the current source density analysis method based on the spectrum decomposition can be more stable and more accurate with respect to the conventional current source density analysis method, and the result can be distinguished according to the frequency information of the EEG, and the discharge mode of the epileptic focus can be better understood. It is also found that the results obtained from the interval data and the episode data have higher consistency, which indicates that the current source density analysis method based on the spectrum decomposition can be used for the location of the epileptic focus without relying on the episode data. Then, a Monte Carlo-based wavelet coherence method is proposed to construct the cortical network of the brain cortex of the single-task cortex, which is used to locate the functional area of the brain, and based on the requirements of the real-time performance, the large-scale parallelization design is carried out using the GPGPU technology. The results show that the Monte-Carlo wavelet coherence method can effectively position the high-level cognitive function area of the brain, and the calculation speed of the Monte-Carlo wavelet coherence method is greatly improved after the GPU is introduced, so that the method can be used for real-time positioning of the functional area of the brain. Further, an epileptic surgical aid kit for a clinician is developed. The core of the kit is the brain three-dimensional visualization system, And the problem of the position deviation existing in the prior electrode positioning technology is solved. The kit has a friendly interface and has a high execution efficiency and can be adapted to the requirements of the software response clinically. The kit can provide the clinician with the functions of operation planning, intraoperative analysis, post-operation assessment and the like. Finally, a power-rate analysis method based on harmonic wavelet is proposed, and the mechanism of the development of epilepsy is studied by using the critical theory. The results show that, for the brain system, the onset of the seizure is the process of changing the brain system from one non-stable state to the steady state, The recovery after a seizure is a process of realigning the brain system from a stabilization system to a non-stable system, and the critical state of the brain system changes before the onset of the seizure. The critical theory analysis is a new tool for describing the dynamic change of the nerve signal, which can be used to understand the development process of the epilepsy, and can also effectively predict the seizure.
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R651.1

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本文编号：2511206