本文選題：心因性非癲癇發(fā)作 + 癲癇　； 參考：《電子科技大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：癲癇(epilepsy,EP),是一種慢性反復(fù)發(fā)作性短暫功能失調(diào)神經(jīng)性疾病,其發(fā)作時(shí)會(huì)伴隨著神經(jīng)元的異常放電。其主要的診斷依據(jù)是發(fā)作時(shí)腦電是否發(fā)生異常放電。心因性非癲癇發(fā)作(psychogenic nonepileptic seizures,PNES)的發(fā)作癥狀與癲癇發(fā)作時(shí)極為相似,只是不伴隨異常的腦電放電,視頻腦電圖(video-EEG,vEEG)結(jié)合患者及目擊者提供的病史,可作為PNES的診斷標(biāo)準(zhǔn)。即便如此,還是有很多PNES被誤診為癲癇發(fā)作,導(dǎo)致延誤診斷時(shí)間和治療。已經(jīng)建立的PNES早期診斷方法需要詳細(xì)的信息,而且這些信息的收集都非常耗時(shí)間。并且,在有些地方尚未開展vEEG,對(duì)于有些患者,也難以記錄其發(fā)作事件過程。如果能發(fā)展另外一種早期診斷PNES的方法,這對(duì)臨床醫(yī)生將是很有幫助的。近些年,基于圖論的分析方法已經(jīng)被廣泛用于對(duì)中樞神經(jīng)系統(tǒng)的解剖和功能網(wǎng)絡(luò)研究。本文是從靜息態(tài)腦電的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)層面去尋找PNES和癲癇之間的網(wǎng)絡(luò)變化,從而提取它們之間有差異的特征來對(duì)其進(jìn)行識(shí)別。本文主要完成的內(nèi)容及研究結(jié)果如下:1.采用了圖論分析方法對(duì)PNES、癲癇和正常組的網(wǎng)絡(luò)屬性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,PNES和癲癇患者的網(wǎng)絡(luò)屬性與正常組相比發(fā)生了顯著性變化,但PNES組和癲癇組之間并未發(fā)現(xiàn)顯著性變化,從而PNES和癲癇之間基于網(wǎng)絡(luò)屬性的分類精度很低。2.在功能連接網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上采用空間模式網(wǎng)絡(luò)方法來提取網(wǎng)絡(luò)的空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息作為PNES與癲癇的識(shí)別特征,該方法的結(jié)果顯示,PNES和局灶性癲癇的最高分類性能為:準(zhǔn)確率92.00%,敏感性100.00%,特異性80.00%。3.分別將上述分析過程設(shè)計(jì)成了兩個(gè)基于Matlab實(shí)現(xiàn)的GUI(Graphical User Interface,圖形用戶界面)模塊:網(wǎng)絡(luò)特征提取模塊(包括網(wǎng)絡(luò)屬性特征提取和空間模式網(wǎng)絡(luò)特征提取)和特征分類模塊。本文研究發(fā)現(xiàn),PNES和癲癇之間的功能網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)存在著顯著性差異,可是網(wǎng)絡(luò)屬性統(tǒng)計(jì)分析卻并沒有顯著性地反應(yīng)出這些差異。從而本文提出了從加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中提取具有可識(shí)別性的空間信息的空間模式網(wǎng)絡(luò)方法,來挖掘PNES和癲癇之間隱藏的異常空間結(jié)構(gòu)信息,同時(shí)還為臨床醫(yī)生診斷PNES提供了一個(gè)參考方法。
[Abstract]:Epilepsy (EP) is a chronic recurrent transient transient dysfunctional neurologic disease, which is accompanied by abnormal discharge of neurons. The main diagnostic basis is the abnormal discharge of electroencephalogram (psychogenic nonepileptic seizures, PNES) and epileptic seizures at the time of seizures. Very similar, only without abnormal electroencephalogram, video-EEG (vEEG) combined with patient and eyewitness history, can be used as a diagnostic criterion for PNES. Even so, many PNES were misdiagnosed as epileptic seizures, resulting in delayed diagnosis and treatment. The early diagnostic methods of PNES need detailed information. And the collection of these information is very time-consuming. And, in some places, it is not possible to carry out vEEG, and for some patients it is difficult to record the process of the attack. It will be helpful for the clinicians if we can develop another method of early diagnosis of PNES. In recent years, the analysis based on graph theory has been widely used in the middle of the world. The anatomical and functional network of the armature nervous system. This paper is to find the network changes between PNES and epilepsy from the network topology of resting state EEG, and extract the differences between them to identify them. The main contents and research results of this paper are as follows: 1. using the graph theory analysis method to PNES, epilepsy. Statistical analysis of the network properties of epilepsy and normal groups showed that the network properties of PNES and epileptic patients had significant changes compared with the normal group, but there was no significant change between the PNES group and the epileptic group, and the classification accuracy of PNES and epilepsy based on network attributes was very low.2. in the basis of the functional connection network. The spatial pattern network method is used to extract the spatial topology information of the network as the recognition feature of PNES and epilepsy. The results show that the highest classification performance of PNES and focal epilepsy is: accuracy rate 92%, sensitivity 100%, and specific 80.00%.3. design two Matlab implementation based on the previous analysis process, respectively. GUI (Graphical User Interface, graphical user interface) module: network feature extraction module (including network attribute feature extraction and spatial pattern network feature extraction) and feature classification module. In this paper, it is found that there are significant differences in functional network topology between PNES and epilepsy, but the statistical analysis of network attributes is not In this paper, we propose a spatial pattern network method to extract the identifiable spatial information from the spatial topology of the weighted network, to excavate the abnormal spatial structure information hidden between PNES and epilepsy, and also provide a reference method for clinicians to diagnose PNES.

【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R742.1;TP301.6

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本文編號(hào)：1880732