發(fā)布時間：2021-04-14 16:30

  目的:癲癇是由腦部神經元異常放電所引起的一種慢性神經系統(tǒng)疾病,其突發(fā)性、短暫性以及反復性的特點,給患者的身心造成了極大的傷害。腦電圖在癲癇的診斷、癲癇發(fā)作類型、定性定位判斷中發(fā)揮著重要作用,它不僅可以在臨床醫(yī)師對癲癇發(fā)作分類、病灶區(qū)域定位時提供有力依據(jù),而且還可以指導對抗癲癇藥物的療效進行客觀評判。因此,對癲癇患者的腦電信號進行分析與處理,能夠深入探索其發(fā)病機制,并為自動檢測、精確診斷及治療方法提供極其有用的信息。方法:以高性能并行計算為平臺,采用Matlab軟件,運用關聯(lián)性分析對導聯(lián)進行選取,并用經驗模式分解的方法對癲癇腦電信號進行分解,利用主成分分析的方法對Hurst指數(shù)、Lyapunov指數(shù)、樣本熵、排列熵、小波熵五個非線性動力學指標進行降維,并提取出主成分進行綜合考慮,利用單一指標與綜合指標分別對分解的腦電分量進行特征描述,使用代價敏感支持向量機和隨機森林兩種分類方法對腦電信號進行二分類(發(fā)作間期與發(fā)作期),利用統(tǒng)計學軟件對特征指標及分類結果進行分析;利用醫(yī)學參考值范圍方法,嘗試對致癇灶進行定位以及發(fā)作時間的預測。結果:1.利用關聯(lián)性分析對導聯(lián)數(shù)目進行選取,使得選取的各導聯(lián)之間最大不相關,且盡可能的包含腦部神經元活動特征。2.主成分分析對特征向量進行降維、綜合處理后,可以有效地提取出腦電信號的特征。3.非線性動力學、機器學習及統(tǒng)計學相結合,對癲癇腦電信號建立了識別、定位及預測的模型。4.在對腦電信號的識別中,綜合后特征指標與單一特征指標相比,前者的分類準確率高于后者。5.代價敏感支持向量機和隨機森林均可以有效地對癲癇腦電信號進行二分類識別,且二者分類器之間沒有太大差別。6.在高性能并行計算的基礎上,非線性動力學與醫(yī)學統(tǒng)計學相結合可以高效、快速地實現(xiàn)癲癇致癇灶的定位與發(fā)作預測。結論:本研究以高性能并行計算為基礎,采用關聯(lián)性分析對導聯(lián)數(shù)目進行選取,并對多個非線性動力學指標進行主成分分析,利用機器學習方法有效地對癲癇腦電信號進行識別,結合統(tǒng)計學實現(xiàn)了對致癇灶的初步定位及發(fā)作時間的預測,為臨床上對腦電信號進行自動識別提供了新的方法,對癲癇患者的治療提供了一定的理論基礎,具有一定的實用價值和社會意義。
【學位授予單位】：新疆醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R742.1

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本文編號：1790163