基于奇異譜分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)研究.pdf

1、癲癇是大腦皮層神經(jīng)元高度同步化放電而引起的一種腦功能紊亂癥。癲癇除發(fā)作期和發(fā)作間隙期外，還有發(fā)作前期，這個(gè)時(shí)期是從發(fā)作間隙期向發(fā)作期的轉(zhuǎn)化時(shí)期。若能在發(fā)作前期檢測(cè)到癲癇發(fā)作的先兆癥狀，提前預(yù)報(bào)癲癇發(fā)作，對(duì)患者實(shí)施充分的預(yù)防和保護(hù)措施，就能極大地降低癲癇發(fā)作造成的傷害，提高患者的生活質(zhì)量。開(kāi)展基于頭皮腦電(ScalpEEG)分析的預(yù)測(cè)研究，提高預(yù)測(cè)效果，是癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)研究的關(guān)鍵問(wèn)題。本文所采用的奇異譜分析(Singular Spectru

2、m Analysis —SSA)方法是一種線性分析方法，適合于短時(shí)間序列分析，可有效實(shí)現(xiàn)癲癇預(yù)測(cè)。 具體工作如下： 第一步，利用窗口移動(dòng)法把記錄的EEG信號(hào)分割成連續(xù)等長(zhǎng)的EEG。結(jié)合癲癇發(fā)作的臨床特征，取出發(fā)作前期數(shù)據(jù)，至于和發(fā)作距離的時(shí)間(即預(yù)測(cè)時(shí)間)要進(jìn)行多次試驗(yàn)，在不影響預(yù)測(cè)的前提下得出最大值，本次實(shí)驗(yàn)所得最大預(yù)測(cè)時(shí)間為100秒；第二步，利用Cao法對(duì)所截取的EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行相空間重構(gòu)，從而研究基本的非線性動(dòng)力學(xué)系

3、統(tǒng)，為在此基礎(chǔ)上計(jì)算奇異譜選擇最佳非線性參數(shù)。這里的主要工作是確定延時(shí)τ和嵌入維數(shù)m ，分析所得結(jié)果為5 τ= ， 15 m = 為適合本課題的最佳相空間重構(gòu)參數(shù)；第三步，計(jì)算每個(gè)被噪聲污染的EEG數(shù)據(jù)相空間的奇異譜，從中尋找癲癇發(fā)作前期腦電信號(hào)奇異譜的特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：健康人腦電奇異譜起始的值很大，之后迅速降低至很小的值。我們稱這一小值區(qū)間為“噪聲平臺(tái)”。而對(duì)于癲癇病人腦電奇異譜，則是緩慢的下降，不像健康人那樣存在“噪聲平臺(tái)”。除了

4、比較癲癇病人與正常人腦電的奇異譜外，論文還討論了局部癲癇發(fā)作病例，結(jié)果表明該方法能夠很好的區(qū)分發(fā)作區(qū)和正常區(qū)域。第四步，為了定量分析健康人和癲癇病人奇異譜的區(qū)別，我們應(yīng)用反向傳播(Back Propagation—BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為一種分類器，對(duì)這兩種奇異譜進(jìn)行分類。結(jié)果表明，該網(wǎng)絡(luò)能夠很好的區(qū)分健康人和癲癇病人的奇異譜。有力的證明了該方法的有效性。 實(shí)驗(yàn)表明該方法具有以下優(yōu)點(diǎn)：由于采用了線性分析方法，因此在計(jì)算復(fù)雜度上要低