基于自适应多尺度脑功能连接的局灶性癫痫发作检测方法研究

利用长时程脑电图检测癫痫发作是临床中较为广泛的应用,然而这项工作乏味、耗时,且很大程度上依赖于临床医生的自身经验和主观判断,准确性和可重复性也较低.针对长时程脑电图检测癫痫中存在的问题,提出一种基于自适应多尺度脑功能连接的癫痫发作检测方法(AMBFC),并选取10例局灶性癫痫患者的发作期和非发作期的样本作为研究对象.首先在一个滑动时间窗内,通过多元经验模态分解(MEMD)提取19通道脑电信号的7个本征模函数(IMF)分量及残差;然后建立多变量自回归(MVAR)模型,利用有向传递函数(DTF)提取流出信息强度,进行特征组合,并通过主成分分析(PCA)降维保留原始特征数目的85％;最后经代价敏感支持向量机(CSVM)分类区分发作期和非发作期脑电,并通过五重交叉验证进行癫痫发作检测算法的效果评价.结果 表明,AMBFC算法检测脑电癫痫发作得到的平均准确率为98.6％,精确率为81.9％,召回率为81.4％,F2值为0.80.与各IMF分量、DTF-CSVM算法等检测结果相比,AMBFC算法更具有优越性.有望应用于长时程脑电的实时监测.