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《河北工业大学》 2007年
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基于奇异谱分析和人工神经网络模型的癫痫发作预测研究

王庆蒙  
【摘要】: 癫痫是大脑皮层神经元高度同步化放电而引起的一种脑功能紊乱症。癫痫除发作期和发作间隙期外,还有发作前期,这个时期是从发作间隙期向发作期的转化时期。若能在发作前期检测到癫痫发作的先兆症状,提前预报癫痫发作,对患者实施充分的预防和保护措施,就能极大地降低癫痫发作造成的伤害,提高患者的生活质量。开展基于头皮脑电(Scalp EEG)分析的预测研究,提高预测效果,是癫痫发作预测研究的关键问题。本文所采用的奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis—SSA)方法是一种线性分析方法,适合于短时间序列分析,可有效实现癫痫预测。 具体工作如下: 第一步,利用窗口移动法把记录的EEG信号分割成连续等长的EEG。结合癫痫发作的临床特征,取出发作前期数据,至于和发作距离的时间(即预测时间)要进行多次试验,在不影响预测的前提下得出最大值,本次实验所得最大预测时间为100秒;第二步,利用Cao法对所截取的EEG数据进行相空间重构,从而研究基本的非线性动力学系统,为在此基础上计算奇异谱选择最佳非线性参数。这里的主要工作是确定延时τ和嵌入维数m ,分析所得结果为τ= 5, m = 15为适合本课题的最佳相空间重构参数;第三步,计算每个被噪声污染的EEG数据相空间的奇异谱,从中寻找癫痫发作前期脑电信号奇异谱的特征。实验结果表明:健康人脑电奇异谱起始的值很大,之后迅速降低至很小的值。我们称这一小值区间为“噪声平台”。而对于癫痫病人脑电奇异谱,则是缓慢的下降,不像健康人那样存在“噪声平台”。除了比较癫痫病人与正常人脑电的奇异谱外,论文还讨论了局部癫痫发作病例,结果表明该方法能够很好的区分发作区和正常区域。第四步,为了定量分析健康人和癫痫病人奇异谱的区别,我们应用反向传播(Back Propagation—BP)神经网络模型作为一种分类器,对这两种奇异谱进行分类。结果表明,该网络能够很好的区分健康人和癫痫病人的奇异谱。有力的证明了该方法的有效性。 实验表明该方法具有以下优点:由于采用了线性分析方法,因此在计算复杂度上要低于传统的非线性动力学分析方法;所用癫痫发作前期EEG数据非常短,仅仅4秒钟(512点).但是计算出的健康人奇异谱和癫痫病人奇异谱存在明显的差异,并能够通过BP神经网络进行很好的分类;由于实验所用数据为便于采集的头皮EEG,且预测效果明显,因而也说明该方法具有很好的临床应用前景。
【学位授予单位】:河北工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:R742.1;R318.0

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