癲癇、腦瘤是臨床上常見的腦部病變。我國(guó)目前僅癲癇患者的數(shù)量就達(dá)1000萬,其中200~300萬的難治性癲癇患者必須通過神經(jīng)外科手術(shù)進(jìn)行治療。術(shù)中腦功能定位可以幫助醫(yī)生最大限度地切除病灶而又不破壞大腦功能區(qū),是神經(jīng)外科手成功的關(guān)鍵,也是目前臨床中需要突破的難題。目前臨床上最常見的術(shù)中腦功能定位方法是皮層電刺激法,它可以實(shí)現(xiàn)術(shù)中腦功能定位,但該方法仍存在耗時(shí)、耗力、刺激不當(dāng)易損傷大腦皮層甚至誘發(fā)癲癇等問題。為了克服現(xiàn)有方法的弊端,本文提出了一種基于樣本熵的皮質(zhì)腦電(eletrocorticography,ECoG)術(shù)中腦功能定位算法。首先,采集和預(yù)處理皮質(zhì)腦電信號(hào)。對(duì)采集到的ECoG進(jìn)行壞道檢測(cè),信號(hào)截取,基線漂移糾正,對(duì)ECoG進(jìn)行小波濾波;對(duì)預(yù)處理后的ECoG信號(hào)分別建立運(yùn)動(dòng)區(qū)、數(shù)數(shù)區(qū)和命名區(qū)的ECoG樣本集。其次,研究基于樣本熵的術(shù)中大腦功能區(qū)定位算法。對(duì)預(yù)處理后的ECoG進(jìn)行基于樣本熵的特征提取算法設(shè)計(jì);設(shè)計(jì)支持向量機(jī)(SVM)分類算法。利用訓(xùn)練集和5折交叉驗(yàn)證法對(duì)模型訓(xùn)練,分別訓(xùn)練出運(yùn)動(dòng)區(qū)、數(shù)數(shù)區(qū)和命名區(qū)的術(shù)中功能定位的最優(yōu)模型。最后,分別測(cè)試和評(píng)價(jià)各功能區(qū)定位算法。利用最優(yōu)模型對(duì)測(cè)試集ECoG的特征樣本進(jìn)行分類,根據(jù)識(shí)別率,評(píng)價(jià)算法。研究結(jié)果表明:基于樣本熵的術(shù)中大腦功能區(qū)定位算法對(duì)5個(gè)患者共51個(gè)導(dǎo)聯(lián)的ECoG數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,其導(dǎo)聯(lián)正確識(shí)別率為92.2%,誤檢率為7.8%,并且整個(gè)數(shù)據(jù)處理過程只要10min。該算法有望實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、快速、安全的術(shù)中腦功能定位。
【學(xué)位單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R741.04
【部分圖文】：

人體神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

神經(jīng)元結(jié)構(gòu)圖

圖 2-3 大腦結(jié)構(gòu)圖主要是控制呼吸、心跳、消化等人體基本的生命活動(dòng)。吸節(jié)律、調(diào)節(jié)身體兩側(cè)肌肉的運(yùn)動(dòng)和睡眠。由于中腦中故中腦的主要功能是控制瞳孔、眼球等的活動(dòng)。的運(yùn)動(dòng)調(diào)節(jié)中樞，可以調(diào)節(jié)機(jī)體的隨意運(yùn)動(dòng)，調(diào)節(jié)肌肉身體平衡的作用。綜上所述，小腦對(duì)于協(xié)調(diào)人體的運(yùn)動(dòng)背側(cè)丘腦、后丘腦、上丘腦、底丘腦和下丘腦等部分組動(dòng)具有重要的作用，其主要功能有參與體溫的調(diào)節(jié)、攝節(jié)、自主神經(jīng)的調(diào)節(jié)、晝夜節(jié)律的調(diào)節(jié)、情緒活動(dòng)的調(diào)最高級(jí)部位，其主要有左、右大腦半球與半球間聯(lián)合及發(fā)育速度的不均勻，大腦半球的表面凹凸不平，凹陷的的隆起部分被稱為大腦回。不同的大腦溝將大腦半球分
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本文編號(hào)：2862489