[发明专利]基于高频振荡的关键电极触点识别及电刺激控制方法

说明书

本发明公开了一种基于高频振荡的关键电极触点识别及电刺激控制方法，触点识别方法包括：首先通过电极触点网络采集癫痫发作前后的SEEG脑电图信号，然后对SEEG脑电图信号中的高频振荡信号进行识别，提取出各个电极触点对应的高频振荡信号，最后，通过对癫痫发作前后不同电极触点对应的高频振荡信号进行相关性分析，确定癫痫监测的关键电极触点，控制方法包括：首先采用触点识别方法识别关键电极触点，然后实时监测关键电极触点的高频振荡信号，最后基于关键电极触点的高频振荡信号判定是否需要进行电刺激，响应于需要进行电刺激，控制关键电极触点输出电脉冲。

技术领域

本发明涉脑电图的分析技术领域，具体涉及一种基于高频振荡的关键电极触点识别及电刺激控制方法。

背景技术

癫痫是大脑神经元突发性异常放电，导致短暂的大脑功能障碍的一种慢性疾病，是神经系统第二大疾病，癫痫患者中约有70％患者可用药物控制，剩余患者则为药物难治性癫痫，需手术治疗，治愈率约为40％～90％。但以目前医疗技术限制，术前评估无法精确定位或致痫灶位于重要功能区等原因，大部分患者不宜接受外科切除性手术。这类患者需要依靠神经调控来缓解癫痫发作，因此如何确定调控区域变得尤为重要。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提出一种基于高频振荡的关键电极触点识别及电刺激控制方法。可以确定癫痫监测网络中的关键电极触点，并对关键电极触点对应的区域进行电刺激。

第一方面，提供了一种基于高频振荡的癫痫监测关键电极触点识别方法，包括：

通过电极触点网络采集癫痫发作前后的SEEG脑电图信号；

对SEEG脑电图信号中的高频振荡信号进行识别，提取出各个电极触点对应的高频振荡信号；

通过对癫痫发作前后不同电极触点对应的高频振荡信号进行相关性分析，确定癫痫监测的关键电极触点。

结合第一方面，在第一方面的第一种可实现方式中，所述对SEEG脑电图信号中的高频振荡信号进行识别包括：

通过希尔伯特变换计算SEEG脑电图信号包络，并根据包络计算筛选阈值；

根据筛选阈值筛选出SEEG脑电图信号中的片段信号；

计算每个片段信号的Stockwell熵，并根据最大Stockwell熵确定幅度阈值；

根据幅度阈值识别SEEG脑电图信号中的高频振荡信号。

结合第一方面的第一种可实现方式，在第一方面的第二种可实现方式中，包络超过幅度阈值，且时宽超过预设时宽阈值的信号为高频振荡信号。

结合第一方面，在第一方面的第三种可实现方式中，通过相关性分析确定关键电极触点包括：

通过对相应的高频振荡信号进行相关性分析，分别计算出癫痫发作前不同电极触点之间的互相关值，以及癫痫发作后不同电极触点之间的互相关值；

根据电极触点所属脑区，计算出癫痫发作前不同脑区之间的平均互相关值，以及癫痫发作后不同脑区之间的平均互相关值；

将发作前后不同脑区之间的平均互相关值进行比较，确定关键脑区，该关键脑区对应的电极触点为关键电极触点。

第二方面，提供了一种基于高频振荡的电刺激控制方法，包括：

通过电极触点网络采集癫痫发作前后的SEEG脑电图信号；

对SEEG脑电图信号中的高频振荡信号进行识别，提取出各个电极触点对应的高频振荡信号；

通过对癫痫发作前后不同电极触点对应的高频振荡信号进行相关性分析，确定癫痫监测的关键电极触点；

实时监测关键电极触点的高频振荡信号；