[发明专利]一种基于部分定向相干法的脑功能网络构建方法

说明书

本发明提出了一种基于部分定向相干法的脑功能网络构建方法；本发明首先采集脑电信号，对脑电数据进行小波硬阈值去噪、用独立成分分析方法去除心电、眼电。其次，对脑电信号运用多轨道自回归模型进行建模，并通过拉普拉斯变换将其转化到频域上，得到线性部分定向相干值。然后，利用AIC准则确定模型的阶数，采用显著性水平的方法计算阈值，根据阈值确定二值化矩阵。最后，根据二值化矩阵建立脑功能网络连接图。功能网络连接图以采集脑电通道位置作为节点位置。数据显示使用该方法能够鉴别患者发病间期分别与人体视觉、体觉及精神功能相关脑网络结点的变化情况。

技术领域

本发明属于信号特征分析领域，涉及一种基于部分定向相干法的脑网络特征分析方法。

背景技术

癫痫是由于脑神经元超同步化异常放电引起的一种常见的脑部疾病，在神经系统疾病中排名第二，发病率仅次于脑卒中。癫痫发作是一种慢性长期反复性的疾病，具有突发性，在病发期间会造成脑功能暂时紊乱。在国外癫痫的患病率约为3‰～10‰，在我国的患病率有4‰～9‰，到目前为止，全球大约有5千万患者正在经历病痛的折磨，其中有超过40％的是儿童患者。一般情况下1岁以内的患病率最高，随着年龄的增长会逐渐降低。癫痫发作的临床表现可分为全面强直阵挛发作(大发作)、部分发作、失神发作(小发作)、癫痫持续状态等几种，常伴有不自主肌肉抽动，意识短暂性丧失症状，如果单次癫痫超过30分钟或频繁发作视为一种需要抢救的急症。这不仅给患者的身体、心理都带来了极大的痛苦，还给家庭带来了精神上的折磨及经济上的负担。而且在儿童癫痫的治疗方面，普遍存在误诊率高、复发率高和治疗无法降低复发率等问题。

头皮脑电信号(Electroencephalogram,EEG)是由大脑神经元突触后电位同步综合形成的生物电信号，反映了大脑运行状态和神经细胞活动情况。神经系统疾病往往会产生病变的EEG，如癫痫疾病会引起大脑部分区域出现异常性放电，使得EEG中掺杂了称为癫痫样波的异常信息。由于头皮脑电EEG具有无创性且蕴含了大量能反映患者生理、病理状态的生物电信息，因而，EEG成为了一种常用的疾病信号检测手段。从而使通过对EEG的分析研究各种神经疾病形成机理，对各器官功能的影响及寻求治愈方法成了各国专家学者的研究热点。如在癫痫疾病的EEG研究中，为探究神经元

异常放电的原因，HL Chan等提出了一种基于相空间特征相似性的尖峰分类方法，在每个尖峰时间点计算可以提供源活动流的PDC值，结果显示前端峰值具有高度集中的分布，但后面的峰值集中度有所下降。从而得出癫痫放电最初是由小面积的皮质神经元诱导出来的。但是遗憾的是此研究在只停留在理论实验上，还需要更多的临床研究来将映射模式与临床发现联系起来。王刚等基于PDC分析提出从方向和强度的角度研究大脑区域的信息流，分析癫痫发作前后因果关系的变化。方法适用于癫痫发作的检测与病灶定位。癫痫发病时间预测对减少患者的伤害有较大的意义。Oscrio等采用时频分析方法，将预测时间提高到15.5s，预测率达到92％。2017年最新研究成果，JesusMartinez-del-Rincon等人将非线性分类器应用于癫痫发作检测的脑电分析，该方法利用了脑电数据的潜在非线性特性，它的提出主要有两方面的贡献：一是通过内核技巧使用非线性分类器，二是提出 Bag-of-Words(BoW)模型来提取输入的非线性特征，改善的BoW后系统性能通过公开的数据库进行验证，实验显示平均F1-measure比现有的交叉数据集实验的方法改善了10％。

无论是从发病原因，病灶定位还是从癫痫发作预测，科研工作者都做了很好的研究及总结，但对于癫痫患者不同期脑网络特征与脑部分区功能之间关系分析的文献相对较少，有待更进一步深入。如果能够在研究儿童患者脑网络的特征上有所发现，则对预测、治疗、防范儿童癫痫病都有重要的意义。基于此，本文用部分定向相干法建立不同时期的脑功能网络连接图，分析发病间期与发病期的特征变化，在复杂网络静态特征的基础上研究大脑各功能分区的相关性变化趋势，从而达到分析癫痫儿童在发病期脑功能网络特征变化的目的。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出了一种基于部分定向相干法的脑功能网络构建方法。