[发明专利]一种脑磁图癫痫棘波识别方法和系统

权利要求书

1.一种脑磁图癫痫棘波识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集癫痫患者的MEG数据和核磁共振数据，并将MEG数据和核磁共振数据进行融合，生成MSI图像，所述MEG数据包括有棘波数据与无棘波数据；

对所述MEG数据进行预处理，分别得到N段相同时长的有棘波数据段与无棘波数据段；

从生成的MSI图像中分别提取各段数据的特征向量，构成样本数据集，并将所述样本数据集划分为训练集与测试集；

利用所述训练集对分类器进行训练，得到训练好的分类器模型；

将测试集输入到分类器模型中，以识别是否有癫痫棘波；

其中，所述从生成的MSI图像中分别提取各段数据的特征向量，构成样本数据集，并将所述样本数据集划分为训练集与测试集，具体包括：

利用Desikan-Killiany图谱对得到的各段数据进行分析处理，得到左右半脑各34个脑区的皮层厚度数据；

对得到的皮层厚度数据用Dipole方法进行求源处理，并对求源处理后的数据按照Desikan-Killiany图谱进行下采样；

将下采样后的各数据段按照预设频段划分，并分别计算各频段的相位锁定值，将各数据段的相位锁定值构成相位锁定值矩阵；

将各数据段的相位锁定值矩阵作为特征空间，取各特征空间的模值数据作为原始特征数据集；

将原始特征数据集进行标准化处理；

对标准化处理后的原始特征数据集采用卡方检验或F检验提取特征，得到样本数据集；

并将样本数据集划分为训练集及测试集。

2.根据权利要求1所述的脑磁图癫痫棘波识别方法，其特征在于，所述对所述MEG数据进行预处理，分别得到N段相同时长的有棘波数据段与无棘波数据段，具体包括：

对MEG数据进行滤波得到0.1～500Hz频段数据；

去除0.1～500Hz频段数据中的伪迹，所述伪迹包括眼电和眼动对MEG数据的干扰；

从有棘波数据段中截取N段时长为M毫秒的含棘波峰值的数据段，从无棘波数据段中截取N段时长为M毫秒的无棘波数据段。

3.根据权利要求1所述的脑磁图癫痫棘波识别方法，其特征在于，所述利用Desikan-Killiany图谱对得到的各段数据进行分析处理，得到左右半脑各34个脑区的皮层厚度数据，具体包括：体积处理步骤与表面处理步骤；

所述体积处理步骤包括图像灰度标准化、不均匀磁场的校正、到Talairaeh空间的配准、非脑组织的去除和白质与灰质的分割；

所述表面处理步骤包括对白质曲面进行三维重建，从白质曲面出发，沿着灰质梯度方向向外膨胀得到灰质外表面曲面，定义灰质曲面和白质曲面间的距离为脑皮层厚度，采用T-average算法计算脑皮层厚度，灰质外表面向外膨胀，得膨胀曲面；膨胀曲面经过球状形变后与模板进行高维配准，依据Desikan-Killiany图谱对皮层进行自动分区，得到左右半脑各34个脑区的皮层厚度数据。

4.根据权利要求1所述的脑磁图癫痫棘波识别方法，其特征在于，所述将下采样后的各数据段按照预设频段划分，并分别计算各频段的相位锁定值，将各数据段的相位锁定值构成相位锁定值矩阵，具体包括：

将频率范围为0.1～500Hz的数据中的各数据段分成七个频段，分别求出各频段的相位锁定值，其中，相位锁定值的计算公式为：

其中，N是采样点的个数，θ₁和θ₂是采样点n处的瞬时相位值，PLV相位锁定值为复数，其模的范围为0到1，0代表随机的相位关系，1代表固定的相位关系。

5.根据权利要求1所述的脑磁图癫痫棘波识别方法，其特征在于，所述将原始特征数据集进行标准化处理，包括：对原始特征数据集的各列特征向量数据进行标准化处理，其标准化处理公式为：

其中，i表示第i列，x_i表示第i列特征向量数据，σ_i表示第i列特征向量数据的标准差，μ_i表示第i列特征向量数据的均值，x_std表示标准化之后的特征向量。