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文檔簡介
1、癲癇作為導(dǎo)致短暫大腦功能障礙的一種慢性疾病,在中國已經(jīng)成為神經(jīng)科僅次于頭痛的第二大常見病。臨床主要表現(xiàn)為痙攣、意識喪失等,會對患者的身心、智力等產(chǎn)生非常嚴(yán)重的影響。目前常見的治療手段包括藥物治療和手術(shù)治療等,其中約有70%的患者能夠通過藥物治療得到控制,約有15%左右的患者能夠通過手術(shù)治療使癲癇發(fā)作得到控制或者治愈。由于癲癇本身發(fā)病原因和發(fā)病機(jī)制非常復(fù)雜,診斷和治療非常困難,仍舊有15%左右的難治性癲癇患者無法通過傳統(tǒng)的藥物和手術(shù)得到治
2、愈。
隨著大腦電刺激方法在一些功能障礙治療中取得的成功,它也開始逐步地應(yīng)用到癲癇的治療中。電刺激治療主要分為兩種方式:開環(huán)電刺激和閉環(huán)電刺激。開環(huán)電刺激一般采用固定的脈沖進(jìn)行電刺激,電刺激量大,易對患者大腦造成損傷,在臨床中并未得到廣泛應(yīng)用。閉環(huán)電刺激也即反應(yīng)性電刺激,是指通過監(jiān)測大腦活動情況并進(jìn)行實(shí)時的癲癇預(yù)警,當(dāng)判斷為癲癇發(fā)作時給予電脈沖來干預(yù)神經(jīng)元活動,從而抑制癲癇的發(fā)作。目前,閉環(huán)電刺激治療癲癇已經(jīng)成為癲癇治療領(lǐng)域的一
3、個熱點(diǎn)問題。本文主要圍繞閉環(huán)電刺激治療癲癇這個問題,著重于探索閉環(huán)電刺激中的高效癲癇檢測算法和開發(fā)完整的在線預(yù)警系統(tǒng)。本文主要貢獻(xiàn)如下:
1)針對頭皮腦電信號中噪聲會導(dǎo)致癲癇檢測誤檢率高的問題,本文建立了基于穩(wěn)態(tài)分布觀察噪聲的狀態(tài)空間模型算法。目前已有的一些癲癇檢測算法的魯棒性不夠好,主要的原因是當(dāng)出現(xiàn)噪聲信號時,算法的誤檢率較高。在頭皮腦電信號中存在由于眨眼和肌肉活動等引起的噪聲信號,這些噪聲信號和癲癇發(fā)作信號表現(xiàn)出了相似的
4、形態(tài)學(xué)特征,進(jìn)而會導(dǎo)致目前已有的癲癇檢測算法的誤檢率較高。本文從如何抑制去除這類噪聲,降低誤檢率的方面提出了用穩(wěn)態(tài)分布來擬合頭皮腦電中噪聲信號的狀態(tài)空間模型。該模型的輸入為從腦電信號中提取的多種特征,其中的觀察模型采用非線性的函數(shù)。由于穩(wěn)態(tài)分布相對于高斯分布來說可以擬合非對稱、重尾分布的噪聲,這使得它在擬合頭皮腦電中出現(xiàn)的瞬時噪聲信號的能力強(qiáng)于高斯分布。
2)針對目前閉環(huán)電刺激治療癲癇的實(shí)驗(yàn)需求,本文開發(fā)了一套在線預(yù)警系統(tǒng)。整
5、個系統(tǒng)包括動物模型、硬件設(shè)備和軟件平臺等部分,其中的軟件平臺是本文的工作內(nèi)容。我們的軟件平臺能夠進(jìn)行實(shí)時的信號顯示與存儲、參數(shù)設(shè)置和癲癇預(yù)警抑制等功能,具有可擴(kuò)展性、可適配性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),能夠支持不同信號放大器作為信號輸入源,支持不同的電刺激器和選擇多種癲癇預(yù)警算法。
3)在癲癇檢測算法方面,本文的癲癇檢測模型在9位癲癇患者腦電信號的癲癇檢測實(shí)驗(yàn)中,檢測率和誤檢率都取得了最好的效果。通過對比不同的模型和方法,詳細(xì)闡述了本文的模型是
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