[发明专利]发作间期痫样放电的检测方法、存储介质和设备

说明书

提供了一种癫痫患者发作间期痫样放电的检测方法、设备和存储介质，该检测方法包括：对预处理后的所述脑电信号进行分割，生成m个w*256的输入样本矩阵S^(m)；根据输入的m个w*256的输入样本矩阵S^(m)输出痫样电活动检测结果。利用痫样电活动在同时刻各传感器空间的第一关联性以及伪差在同时刻各传感器空间的偶发性和不同于第一关联性的第二关联性识别痫样电活动相关的特征，能够过滤无法通过滤波手段滤除的伪差，无需人工设计伪差滤除单元及特征工程即可完成自动检测。

本专利申请是发明名称为“癫痫患者发作间期痫样电活动检测装置和方法”的中国专利202011529814.6的分案申请，这里将其全文引用结合于此。

技术领域

本发明涉及生物医学检测领域，具体涉及一种癫痫患者发作间期痫样电活动检测装置和方法，尤其是一种基于同时刻传感器空间脑电信号的特征分析的癫痫患者发作间期痫样电活动检测装置和方法。

背景技术

头皮脑电图(sEEG)是一种用于临床记录脑相关活动的无创信号采集方法。它具有较高的时间分辨率，在癫痫的检测、诊断、治疗、疗效评价和病理学研究中具有重要作用。目前基于头皮脑电图的癫痫诊断主要是癫痫发作的检测，然而癫痫发作并不常见。相比之下，近80％的癫痫患者在发作间期有神经元异常放电，这些在sEEG中可观测到的异常放电被称为发作间期痫样放电(Interictal Epileptiform Discharges,IEDs)。IED是癫痫诊断或癫痫发作风险评估的有力支持，也是确定癫痫起源潜在病灶的关键因素。因此，基于sEEG的IEDs检测对癫痫的诊断意义重大。

与癫痫发作不同，IEDs更为频繁并以各种形式出现在头皮脑电信号中，如棘波、尖波、棘慢复合波、多棘波复合波等，它们在sEEG中存在的时长不一(短的仅有20-70ms，长的持续1s以上)、极易与sEEG中无法通过滤波手段滤除的伪差(由咀嚼、传感器滑动、心跳等因素造成)混淆，使得sEEG中IEDs的检出具有极大的挑战性。

目前，临床上长程sEEG中IEDs的检测仍然需要由具备丰富经验的技师、医生进行人工标注。从长达数小时甚至超过一天的庞大信号中找寻毫秒级的异常片段，对于临床工作者而言耗时巨大，且其准确性难免会因为个人的主观经验及疲惫程度而产生较大的偏差。

在过去的几十年里，通过测量sEEG中感兴趣特征的相似性来自动描述和检测IED的方法被提出，如字典学习、模板匹配、子带分解等。此外，也有研究者根据sEEG的时域、频域或非线性特征建立特征工程，用具有一个或多个特征的分类器实现IEDs的自动检测，如决策树、人工神经网络、梯度提升机等。虽然上述的IEDs自动检测方法取得了一定的效果，但在临床应用中还存在一些障碍。主要挑战如下：

(1)复杂的预处理。sEEG中含有大量无法被滤波算法滤除的伪差，利用上述传统方法很难准确地区分伪差与IEDs，因此传统方法中大多配有单独设计的伪差去除算法或人工伪差去除准则，工程量大且易损伤信号中包含的病理信息。

(2)不同患者中表现不佳。不同类型、不同年龄、不同性别的癫痫患者，IEDs的形态、时长等外在表现存在较大差异，不同医院之间，由于设备、参考电极、环境等因素的不同，临床记录可能存在较大差异。此外，某些患者的sEEG中可能存在一个或多个不良通道。这些原因导致传统方法中依靠信号处理经验设置的特征工程无法全面深入的挖掘sEEG特征，使得IEDs与背景信号的区分缺乏稳健性、难以应对实际临床应用中复杂多变的患者情况。

鉴于上述，本发明旨在提供一种痫患者发作间期痫样电活动检测装置和方法，来解决上述的一个或多个技术问题。

发明内容

为了解决现有技术中的一个或多个技术问题，根据本发明一方面，提供了一种基于同时刻传感器空间脑电信号的特征分析的癫痫患者发作间期痫样放电的检测方法，其特征在于包括以下步骤：