發(fā)布時間：2017-07-20 20:01

  本文關(guān)鍵詞：癲癇信號分析及病灶定位

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【摘要】：癲癇病灶定位是耐藥性癲癇治療中至關(guān)重要的問題。然而目前應(yīng)用于癲癇臨床治療的方法主要依賴于侵入式的電極檢測實現(xiàn)對病變部位的診斷。但是侵入式的檢測方法會引入較大的臨床治療風(fēng)險和較高的治療成本。越來越多的研究逐漸傾向于非侵入式的檢測方式。本文就是提出了基于腦電信號和頭部模型實現(xiàn)非侵入式的癲癇病灶檢測的解決方案。在本文中,首先基于患者頭部的核磁共振掃描圖像,構(gòu)建了個體對應(yīng)的頭部邊界元模型。其次,分別利用基于傅里葉變換的功率譜分析,小波變換和多通道經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解對9名患者(3-18歲)的19通道的頭皮腦電信號經(jīng)行分析,提取了癲癇發(fā)作時期的腦電特征。然后,分別使用了空間濾波法(Beamformer)和精確低分辨率電磁斷層掃描法(e Loreta)對患者大腦癲癇發(fā)作位置經(jīng)行了定位。最終,不同方法的定位敏感度被評估。結(jié)合不同的方法,我們能夠得到8種癲癇病灶定位方案。其中,基于MEMD的空間濾波法具有最高的定位辨識敏感度。然而,在本研究中所有基于eLoreta的方法的定位結(jié)果都是無效的。本文分析了9名兒童患者19通道的頭皮腦電數(shù)據(jù),并比較了不同分析方法和不同溯源方法在溯源定位中的結(jié)果。最終基于多通道經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和空間濾波技術(shù)的是一種可行的癲癇病灶定位方法。
【關(guān)鍵詞】：癲癇 頭皮腦電 腦電溯源 邊界元模型 病灶定位 偶極子
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R742.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 癲癇概述9
• 1.2 腦電信號及癲癇發(fā)作時期腦電信號9-12
• 1.3 腦電溯源概況12-13
• 1.4 癲癇病灶定位的現(xiàn)狀13-15
• 1.5 論文主要研究內(nèi)容15-16
• 第2章 癲癇腦電信號的分析方法16-27
• 2.1 腦電分析方法16-22
• 2.1.1 傅立葉變換16-17
• 2.1.2 連續(xù)小波變換17-18
• 2.1.3 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解18-22
• 2.2 信號的分析22-26
• 2.2.1 非穩(wěn)態(tài)信號的分析22-25
• 2.2.2 非線性信號的分析25-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第3章 腦電溯源模型27-39
• 3.1 前向模型27-31
• 3.1.1 球形模型28-29
• 3.1.2 邊界元方法29-30
• 3.1.3 有限元與有限差分法30-31
• 3.2 構(gòu)建大腦模型31-33
• 3.3 逆向溯源模型33-37
• 3.3.1 空間濾波法34-36
• 3.3.2 精確性低分辨率電磁斷層掃描36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-39
• 第4章 癲癇特征分析及病灶定位39-55
• 4.1 背景39-40
• 4.2 數(shù)據(jù)采集40-41
• 4.3 實驗數(shù)據(jù)預(yù)處理41-42
• 4.4 癲癇分量提取42-46
• 4.4.1 基于傅立葉變換的特征提取42-43
• 4.4.2 基于連續(xù)小波變化變換的特征提取43-44
• 4.4.3 基于多通道經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的特征提取44-46
• 4.5 溯源定位流程46
• 4.6 病灶定位46-54
• 4.6.1 第一類定位47-50
• 4.6.2 第二類定位50-52
• 4.6.3 第三類定位52-54
• 4.7 本章小結(jié)54-55
• 結(jié)論55-57
• 參考文獻57-62
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果62-63
• 致謝63

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本文編號：569703