[发明专利]头皮脑电信号回顾性癫痫发作点检测方法及系统

说明书

本发明属于头皮脑电信号技术领域，提出了一种头皮脑电信号回顾性癫痫发作点检测方法及系统。本发明方法是对去除了各种伪迹脑电信号，通过非线性动力学样本熵阈值检测法，进行回顾性分析确定癫痫发作点的。本发明的头皮脑电信号回顾性癫痫发作点检测系统，包括脑电信号接收模块、癫痫发作点确定模块，信息输出模块。其中，脑电信号接收模块用于接收临床采集到的原始脑电信号。癫痫发作点确定模块用于通过脑电信号接收模块接收的脑电信号分析确定回顾性癫痫发作点。信息输出模块用于将癫痫发作点确定模块确定的回顾性癫痫发作点输出。采用本发明方法或者系统脑电信号数据可在10秒内完成解混，快速确定癫痫发作点，效果显著。

技术领域

本发明涉及头皮脑电信号技术领域，尤其涉及头皮脑电信号回顾性癫痫发作点检测方法及系统。

背景技术

癫痫是一种神经系统紊乱的疾病，据文献报道该病在人群中的发病率约为0.5％～2％，以大脑神经细胞群反复超同步放电引起的发作性、突然性、短暂性脑功能紊乱为特征，为患者的生活带来极大的不便。脑电图(EEG)检查是目前临床上癫痫诊断和病灶定位的常用技术,通过脑电图分析癫痫，容易为医生和患者所接受。脑电图信号的时间分辨率高,能在毫秒级水平上精确地反映大脑的时变特性。而24小时长程脑电信号是癫痫诊断的重要依据，但面对该海量数据,目前依然靠人工目测搜寻发作点进行下一步的分析,工作量巨大且误判率高。

但由于人体是一个复杂的网络系统，脑电图中不可避免的会受到一些无关的电生理信号如眼电、肌电和心电的干扰，因此临床采集到的脑电信号中经常会含有大量的伪迹影响，而且由于大脑神经网络是互联网络，不同通道的脑电信号也会存在相互串扰，使得每一通道的脑电最终都表现为一种混叠信号。串扰现象给脑电的分析带来不便，甚至有可能可出错误的结果。目前已有的一些癫痫定位检测方法会因为信号质量的影响而降低准确性。

对于脑电信号中信息的研究方法有时域频域分析与概率统计分析，但时域的方法如棘波、尖波的检测，概率统计的方法如神经网络、主成分分析，都无法涵盖癫痫脑电的大部分特征。

发明内容

本发明需要解决的问题是：针对上述缺陷，本发明提出了一种头皮脑电信号回顾性癫痫发作点检测方法，包括采集原始脑电信号，获得去除各种伪迹脑电信号；

对去除伪迹的脑电信号通过非线性动力学样本熵阈值检测法，进行回顾性分析确定癫痫发作点。

优选的是，所述获得去除各种伪迹脑电信号方法如下：

(1)对脑电信号进行去均值化处理；

(2)对去均值化处理后的脑电信号进行白化处理；

(3)求解最佳分离矩阵；

(4)将步骤(2)获得的电脑信号与步骤(3)得到的最佳分离矩阵相乘，获得去除各种伪迹脑电信号。

上述任意实施方式中优选的是，所述脑电信号均值化处理如下：

X＝(X_j-m_j)/S_j

其中，X为脑电信号均值化处理后的脑电信号，X_j为原始脑电信号，m_j和S_j分别为每个脑电信号样本的均值和标准差。

上述任意实施方式中优选的是，所述白化处理是对任意多维信号施加一个线性变换，使多维信号变为白色信号的处理过程。

上述任意实施方式中优选的是，所述求解最佳分离矩阵方法如下：建立优化算法与求解判别函数，用判别函数判断优化算法何时收敛，求解出分离矩阵。

上述任意实施方式中优选的是，所述判别函数如下：