【摘要】：癲癇是一種由于腦部神經(jīng)元群異常放電而導(dǎo)致運動、意識、神經(jīng)功能出現(xiàn)異常的疾病。癲癇發(fā)作時患者會出現(xiàn)突發(fā)性的身體抽搐與意識喪失,這給患者帶來了生理和心理上的巨大痛苦。所以,癲癇的預(yù)防和治療研究對于癲癇患者來說具有非常重要的意義。在診斷和治療癲癇的過程中,腦電圖發(fā)揮了不可替代的作用,醫(yī)生通常通過觀察患者的腦電圖對患者的病情進行判斷。但是,人工觀察腦電圖的工作量很大,十分耗費時間與體力,同時非常容易發(fā)生誤判。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,醫(yī)生可以借助自動癲癇檢測的方法對癲癇樣腦電波進行標(biāo)記,進而做出診斷。自動癲癇檢測方法不但可以幫助醫(yī)生提高癲癇診斷的準(zhǔn)確性,而且大大地節(jié)約了時間。所以,自動癲癇檢測的研究對癲癇疾病的預(yù)防、診斷和治療都有著重要的價值。本文提出了一個新型的自動癲癇分類系統(tǒng),這個系統(tǒng)是基于稀疏去噪自編碼器(Denoising Sparse Autoencoder,DSAE)構(gòu)建而成的。稀疏去噪自編碼器基于自編碼器(Autoencoder,AE)網(wǎng)絡(luò),在其中的隱藏層和輸入數(shù)據(jù)中分別加入稀疏性約束和加噪操作。網(wǎng)絡(luò)中的稀疏性約束使網(wǎng)絡(luò)隱藏層中的大部分神經(jīng)元處于抑制狀態(tài),從而模擬了人類大腦神經(jīng)元的傳遞,獲得輸入數(shù)據(jù)更高層次、更有效的表達(dá),有利于獲得更加準(zhǔn)確的分類結(jié)果。在輸入信號中加入加噪操作,使系統(tǒng)學(xué)習(xí)到輸入信號更魯棒性的表達(dá),提高了系統(tǒng)的泛化能力。本文提出的癲癇腦電分類系統(tǒng)的流程如下:首先,對原始腦電信號進行預(yù)處理操作,包括數(shù)據(jù)分段和歸一化。數(shù)據(jù)分段可以增加腦電數(shù)據(jù)段,使腦電信號更易分析和計算;歸一化采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法,使腦電信號的變化幅度與檢測網(wǎng)絡(luò)相匹配。然后,經(jīng)過預(yù)處理后的腦電信號作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)被輸入到稀疏去噪自編碼器網(wǎng)絡(luò)中。網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)算法自動進行參數(shù)調(diào)整,從而學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征,以獲得輸入數(shù)據(jù)的良好的表達(dá)。在編碼器網(wǎng)絡(luò)的最頂層設(shè)置了一個羅杰斯特回歸分類器(Logistic regression),將編碼器網(wǎng)絡(luò)輸入信號的有效表達(dá)和其所屬類別聯(lián)系起來,即對輸入樣本進行分類。最后,我們將分類器的分類結(jié)果進行多時間段融合后處理,以得到最終的分類結(jié)果。我們使用一個包含五種類別的癲癇腦電數(shù)據(jù)庫對本文提出的分類系統(tǒng)進行了測試,得到了令人滿意的分類結(jié)果。其中二分類和三分類的平均靈敏度、特異性、準(zhǔn)確率三個統(tǒng)計指標(biāo)均為100%,在五分類問題中的平均分類準(zhǔn)確率為92%。實驗結(jié)果表明,本文提出的腦電分類系統(tǒng)可以對癲癇腦電有效地進行分類,具有一定的可行性和臨床應(yīng)用價值。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R742.1;TP183
【圖文】：

圖１－１常見的癲癇發(fā)作波形逡逑（３）棘慢復(fù)合波：棘慢復(fù)合波是由棘波和隨后產(chǎn)生的慢波組合而成的復(fù)合波。逡逑棘波出現(xiàn)在慢波之前，在慢波的升支或降支。慢波是主要成分，比較有規(guī)則和有逡逑節(jié)律，幅度大約在１５０－５００邋＃Ｖ。棘慢復(fù)合波的頻率有利于進行癲癇疾病的發(fā)作診逡逑斷，有時在淺睡時期也會出現(xiàn)一些良性的棘慢復(fù)合波，容易與發(fā)作期的棘慢復(fù)合逡逑波混淆。逡逑（４）尖慢復(fù)合波：尖慢復(fù)合波和棘慢復(fù)合波類似，是由一個尖波后緊跟著棘逡逑波復(fù)合而成。和棘慢復(fù)合波相同的是，有時在淺睡眠期會產(chǎn)生一些良性的尖慢復(fù)逡逑合波，需要和癲癇發(fā)作時的波形進行區(qū)分。逡逑（５）多棘慢復(fù)合波：多棘慢復(fù)合波是指多個棘波后緊跟著一個慢波，棘波的逡逑數(shù)量通常為２－１０個。多棘慢復(fù)合波的出現(xiàn)往往伴隨著患者的肌陣攣抽搐，這時患逡逑

過調(diào)整編碼器和解碼器的參數(shù)，并且使重建誤差最小化，可以獲得輸入的一種表逡逑示，這個表示就是特征。逡逑如圖３－２所示，單隱藏層自編碼器網(wǎng)絡(luò)有一個隱藏層。自編碼器網(wǎng)絡(luò)可以分逡逑為編碼部分和解碼部分。第一階段是編碼過程，假設(shè)，逡逑ｈ｛ｘ）邋＝邋ｓ（Ｗ｝ｘ邋＋邋ｂｘ）邐（３－２）逡逑其中ｘｅｉ？邋，邋ｓ（ｚ）是非線性激活函數(shù)，７Ｔ是隱層節(jié)點的激活值，妒，ｅ逡逑是輸入層和隱層的權(quán)重矩陣，４邋ｅｉＴ是隱層的偏置向量。在實驗中，我們選擇了逡逑Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)作為激活函數(shù)。逡逑解碼器逡逑Ｉ邋邐邋Ｉ逡逑！邐Ｉｌ＇邋１２＇邐１３＇邐／／邐…Ｉｎ＇邐｜逡逑￣？邋￥邋？邋？邐？￣￣逡逑Ｉ邐Ｉ逡逑Ｊ邐＆邋（ｘ？）邋（ｘ２＾）邋（ｘ？）邋（ｘ？）邐＊？＊邐！逡逑�。哼姡蛇姡。诲义希蛇�！逡逑１邋Ｍ邐ｊｆＴ邋ｊＳＴ邋ｊＳＴ邐ｊＣ邐ｆ逡逑Ｉ「工工丫下￣￣Ｘ邐！逡逑Ｌ」二邐丨 」逡逑編碼器逡逑圖３－２單隱藏層自編碼器示意圖逡逑自編碼器網(wǎng)絡(luò)的輸出是解碼過程，逡逑１８逡逑

噪自編碼器的基本原理、羅杰斯特回歸分類器的分類原理、實驗后處理部分，所逡逑以可以得到本文提出的基于稀疏去噪自編碼器的癲癇腦電分類方法的流程，框架逡逑如圖３－４所示。逡逑１００個單通道邐（邐預(yù)處理邐稀疏去噪自編碼器￣逡逑Ｉ腦電信號ｍ處理邐特征提取ｊ逡逑＾＾邐４逡逑獲得分類結(jié)果邋４ａ—＾邐后處理邐＾逡逑圖３－４基于稀疏去噪自編碼器的癲癇腦電分類流程圖逡逑如圖３－４所示，首先將數(shù)據(jù)庫中１００個單通道腦電信號輸入到搭建的癲癇腦電逡逑系統(tǒng)中，接著對原始腦電信號進行預(yù)處理（包括數(shù)據(jù)分段和標(biāo)準(zhǔn)化），然后將預(yù)逡逑２４逡逑

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