[发明专利]一种基于脑电临界核参数预测癫痫发作的系统

权利要求书

1.一种基于脑电临界核参数预测癫痫发作的系统，其特征在于，该系统包括癫痫发作预测单元，癫痫发作预测的过程包括以下步骤：

S1、获取原始多通道脑电图，并对脑电数据进行预处理，筛选获取脑电异常波动大核心通道的数据；

S2、根据获取核心通道的数据构建癫痫脑电的临界核并计算其尺寸，获得癫痫发作的空间临界特征，具体包括：

从核心通道中根据皮尔逊相关系数选择相关性高的两两通道；

根据两两通道之间的相关性，通过二值化构建临界核，即将电极作为节点，若两个节点间相关性强则存在边关系，所有节点和边关系即为临界核，且至少有三个节点相连接才定位为临界核；

计算临界核大小和连接强度，将其作为癫痫发作的空间临界特征；

S3、对获取核心通道的数据中脑电幅度涨落波动进行Z分数标准化，得到癫痫发作的时序临界特征；

S4、癫痫发作预测单元结合获得的空间临界特征和时序临界特征，构建基于临界核的复合指标，并设置报警阈值，根据复合指标与报警阈值的关系进行预测。

2.根据权利要求1所述的一种基于脑电临界核参数预测癫痫发作的系统，其特征在于，两两通道信号的皮尔逊相关性系数表示为：

其中，x＝{x₁,x₂,...,x_n}和y＝{y₁,y₂,...,y_n}分别表示n个时间点的两个通道的脑电信号；x_i和y_i是第i个时刻的x和y的值；和分别表示x和y的均值。

3.根据权利要求1所述的一种基于脑电临界核参数预测癫痫发作的系统，其特征在于，临界核表示为(V_in,E_in)，临界核的尺寸表示为：

CNS_in＝sum(E_in)_ij,

其中，V_in＝{n₁,n₂,n₃…}是网络中所有节点的集合，E_in是网络中连接的边，n_i表示第i个节点；(E_in)_ij表示第i个节点n_i与第j个节点n_j之间的边关系，若第i个节点n_i与第j个节点n_j之间连通则(E_in)_ij＝1，否则(E_in)_ij＝0。

4.根据权利要求1所述的一种基于脑电临界核参数预测癫痫发作的系统，其特征在于，得到癫痫发作的时序临界特征包括：

其中，Z_δ(i)为癫痫发作临界特征波动参数；δ_i＝{δ₁,δ₂,...}是脑电信号核心通道中通道衡量幅度涨落波动的标准差δ的平均值，i代表脑电信号的每个切割片段；μ为δ_i的平均值；δ_δ为δ_i的标准差。

5.根据权利要求1或4所述的一种基于脑电临界核参数预测癫痫发作的系统，其特征在于，每个通道衡量幅度涨落波动的标准差δ的计算包括：

其中，X为通道上的脑电信号，表示为X＝{X1,X2,...,Xn}，Xn表示该通道上第n个切片信号；E表示求期望。

6.根据权利要求1所述的一种基于脑电临界核参数预测癫痫发作的系统，其特征在于，结合获得的空间临界特征和时序临界特征，构建基于临界核的复合指标，表示为：

其中，表示临界核内所有脑电异常波动的均值，表示临界核内所有通道相关性的均值，CNS_in表示临界核尺寸的大小。