[发明专利]一种用于癫痫脑波病历特征选择的多专家协同决策方法

说明书

本发明公开了一种用于癫痫脑波病历特征选择的多专家协同决策方法。该方法首先构造专家集中每个专家e_i对应的癫痫脑波病历参考关系评估矩阵；然后设计专家组Exg_i的邻域半径r_i，并计算其特征选择值协同性，获取专家组Exg_i的特征选择关系协同度cr_i；最后构造专家系统集E的专家邻近矩阵集P和专家组Exg_i的关系矩阵PE_i，针对癫痫脑波病历特征开展多专家协同决策选择优化，从而求得全局最优癫痫脑波病历特征选择集。该方法能有效进行癫痫脑波病历的鉴别、诊断和治疗，对癫痫疾病的早期预防、降低脑损伤后果等具有较好作用。

技术领域：

本发明涉及到医学信息智能处理领域，具体来说涉及一种用于癫痫脑波病历特征选择的多专家协同决策方法。

背景技术：

癫痫是一种不自主的脑部电位活动，临床上绝大部分伴随着意识丧失、眼球上吊、吐白沫及无意识的肢体收缩等，严重者会导致呼吸急促以至无法呼吸而致死。癫痫的临床症状往往表现为脑部有实质损伤或者是结构异常，但是70％癫痫病人无法通过现行影像技术来检查定位癫痫的起始点，这类癫痫症状常出现为儿童病人。另外大概30％病人在核磁共振或计算机断层检查能发现可见病变，如脑瘤、外伤、先天血管异常、脑炎以及脑膜炎等。

脑电图对癫痫病历的诊断有很大帮助，有诊断意义的脑电图为异常癫痫脑电样波，包括棘波、尖波、棘(尖)慢复合波和多棘慢复合波。癫痫脑电样波的爆发性异常对癫痫诊断尤有意义，爆发性指的是一种脑电图现象突然开始和突然终止，在频率、波形、波幅等方面不同于背景，且突出于背景。癫痫脑电样波爆发的内容可以是高波幅慢波，高波幅快波甚至α波。由于在一般医院里对脑电图病历的记录时间为20-30分钟，在明确为癫痫病人中仅20-30％可记录到癫痫脑波的爆发，30-40％为非特异性变化如慢波增多等，这对癫痫的诊断不具有帮助。

发明内容：

本发明的目的是提供一种用于癫痫脑波病历特征选择的多专家协同决策方法，该方法能有效进行癫痫脑波病历鉴别、诊断和治疗，对癫痫疾病的早期预防、降低脑损伤后果具有较好作用。

本发明通过以下的技术方案实现的：

一种用于癫痫脑波病历特征选择的多专家协同决策方法，具体步骤如下：

A.设计一个具有n个专家的专家系统集E，其中每个专家e_i∈E具有相应的重要度权重w_i且w_i∈[0,1]，并将该权重初始化为w_i＝1,i∈{1,2,...,n}；

B.构造专家系统集中第i个专家e_i对应的癫痫脑波病历参考关系特征选择矩阵其中l,k∈{1,2,...,n}，为专家e_i选择的每对脑波病历信号(x_l,x_k)相应特征值；

C.设计专家e_i所在专家组Exg_i的邻域半径r_i，值范围r_i∈[(w_i-η_i),(w_i+η_i)]，其中w_i为重要度权重，α_i为专家e_i选择脑波病历信号对(x_l,x_k)相应特征值的迭代次数；

D.计算邻域半径范围r_i内专家组Exg_i的特征选择值协同性,并获取专家组Exg_i的特征选择关系协同度cr_i；