一种癫痫发作源的定位装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种癫痫发作源的定位装置，属于生物医学信号处理技术领域。所述装置包括：用于采集患者癫痫发作期和发作间期的颅内脑电信号的装置；用于对采集到的颅内脑电信号进行预处理的装置；用于根据预处理后的颅内脑电数据，通过自适应有向传递函数计算得到随时间变化的因果连接矩阵的装置；用于根据得到的时变的因果连接矩阵，通过对中间中心性的计算和处理得到癫痫发作和传播中的关键节点，找出这些节点对应的电极所在区域的装置。本发明专利技术定位的癫痫发作源更准确。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于生物医学信号处理
，具体涉及一种癫痫发作源的定位装置及 方法。
技术介绍
癫痫是一种神经系统疾病，直接影响到全世界5000万人，它的特点是反复发作， 显著的降低了患者的生活质量。在20% -30%的癫痫病例中，抗癫痫药不能有效控制癫痫 发作。对于局部的抗药性癫痫，手术切除致痫区（epileptogenic zone, EZ)可能是减轻或抑 制癫痫发作唯一的治疗方法，因此，准确找出EZ非常关键。然而，癫痫手术仍然有相当高的 失败率，这表明了精确的找出EZ是未能解决的难题，需要采用更加先进的信号处理方法。 癫痫发作的病理生理学特点是大脑神经元一过性的过度同步放电，而脑电图 (Electroencephalograph)又是研究脑生物电活动的专门技术，因此在癫痫的诊断、分类及 治疗中均具有重要意义。其中，颅内脑电（intracranial EEG，IEEG)使用开颅技术将电极 直接置于大脑皮层表面或置入脑深部结构，可以不受头皮、颅骨、肌电和日常活动的干扰， 清晰地显示脑电图的细微变化过程，灵敏度高。结合视频技术记录到的临床发作表现，确定 发作开始的时刻，从而区别原发和传导而来的异常放电，准确定位癫痫发作源。 目前，对癫痫发作源的定位主要依靠医生对颅内脑电信号的肉眼分析，然而，分析 结果的质量在很大程度上依赖于医生的专业知识、工作经验和评判标准。采用信号处理技 术，对颅内脑电信号进行量化分析，可以方便的处理大量数据，也可以量化一些难以直观的 信号特征，减少肉眼分析的主观性并且提高效率。因此，采用信号处理的方法定位癫痫发作 源，可以作为癫痫手术术前评估的辅助手段。 基于Granger因果的有向传递函数可以获取不同的脑区之间有向信息 流而被广泛地应用于癫痫网络的研究中。C. Wilke等人（C. Wilke, G. Worrell, B. He.Graph analysis of epileptogenic networks in human partial epilepsy[J]. Epil印sia，2011，52(1) :84-93.)使用有向传递函数与中间中心性相结合的方法来找出癫 痫网络发作和传播的关键节点，取得了较好的效果。然而该方法在计算癫痫发作期的数据 时需要假设信号在所分析的时间窗内是平稳的，其连接模式是不变的，但是由于神经活动 是动态的，这种假设不可能总是有效的，故该方法无法获取随时间变化的连接信息；而且 该方法在通过颅内脑电信号来定位癫痫发作源时，只考虑了发作期在癫痫网络中的关键节 点，而这些节点在发作间期可能也同样活跃，不考虑发作间期的数据可能导致定位的发作 源不够准确。而且传统的有向传递函数的归一化方法频率窗内的每一个频率成分平等对 待，而忽视了不同频率成分所包含的能量不同，这些都会导致定位的发作源不准确。
技术实现思路
本专利技术针对
技术介绍
存在的缺陷，提供了，本 专利技术采用自适应有向传递函数与中间中心结合来定位癫痫发作源，对癫痫发作源的定位更 准确。 本专利技术的技术方案如下： -种癫痫发作源的定位装置，所述装置包括： 第一装置：用于采集患者癫痫发作期和发作间期的颅内脑电信号，并对其中的电 极从1到K编号，其中K为总的电极数。 第二装置：用于对采集到的K道颅内脑电信号进行预处理：对采集到的脑电信号 进行截取，截取至少3次癫痫发作前5秒至发作结束的数据，截取不少于20s的发作间期的 数据；对截取到的脑电数据进行滤波处理；对滤波处理后的脑电信号进行归一化处理，使 其均值为〇,方差为1 ;对归一化处理后的脑电信号进行重采样。 第三装置：用于根据预处理后的颅内脑电数据，通过自适应有向传递函数计算得 到随时间变化的KXK的因果连接矩阵：从预处理后的脑电信号中选取30Hz?80Hz频段内 的脑电信号；使用赤池信息量准则对上述选取的频段内的脑电信号进行拟合阶数，根据所 述阶数使用随时间变化的多元自回归模型拟合上述选取的频段内的脑电信号；通过自适应 有向传递函数，根据拟合后的所述选取的频段内的脑电信号，计算所述选取的频段内各个 离散频率和时间点上对应的因果连接矩阵；对上述计算得到的各个离散频率和时间点上的 因果连接矩阵进行归一化处理。 第四装置：用于根据上述得到的随时间变化的因果连接矩阵，通过对K个节点中 间中心性的计算和处理得到癫痫发作和传播中的关键节点，找出这些节点对应的电极所在 区域，定位出癫痫发作源：根据第三装置处理后得到的因果连接矩阵在各个时间点分别计 算癫痫发作间期和发作期的网络的K个节点中间中心性，其中发作期选取发作开始到发作 结束；分别计算出各个通道癫痫发作间期和发作期中间中心性的平均值；将各个通道癫痫 发作期的中间中心性的值与发作间期的中间中心性的值相减；根据相减得到的中间中心性 的值，找出值最大的3?5个通道，即为癫痫发作和传播过程中的关键节点，找出这些节点 对应的电极所在区域，从而定位出癫痫发作源。 一种癫痫发作源的定位方法，包括以下步骤： A :采集患者癫痫发作期和发作间期的颅内脑电信号，并对其中的电极从1到K编 号，其中K为总的电极数； B :对步骤A采集到的K道颅内脑电信号进行预处理； C:根据预处理后的K道颅内脑电数据，通过自适应有向传递函数计算得到随时间 变化的KXK的因果连接矩阵； D :根据步骤C得到的随时间变化的因果连接矩阵，通过对K个节点中间中心性的 计算和处理得到癫痫发作和传播中的关键节点，找出这些节点对应的电极所在区域，从而 定位出癫痫发作源。 所述步骤B具体包括： B1 :对步骤A采集到的K道脑电信号进行截取：截取至少3次癫痫发作前5秒至发 作结束的数据，截取不少于20s的发作间期的数据； B2 :对截取到的脑电数据进行滤波处理； B3 :对滤波处理后的脑电信号进行归一化处理，使其均值为0,方差为1 ; B4 :对步骤B3处理后的脑电信号进行重采样。 所述步骤C具体包括： C1 :从步骤B预处理后的K道脑电信号中选取30Hz?80Hz频段内的脑电信号； C2 :使用赤池信息量准则对步骤C1中选取的频段内的K道脑电信号进行拟合阶 数，根据所述阶数使用随时间变化的多元自回归模型拟合步骤C1中选取的频段内的脑电 信号； C3 :通过自适应有向传递函数，根据拟合后的所述步骤C1中选取的频段内的K道 脑电信号，计算所述步骤C1中选取的频段内各个离散频率和时间点上对应的KXK的因果 连接矩阵； C4 :对步骤C3计算得到的各个离散频率和时间点上的因果连接矩阵进行归一化 处理。 所述步骤D具体包括： D1 :根据步骤C处理后得到的因果连接矩阵在各个时间点分别计算癫痫发作间期 和发作期的网络的K个节点中间中心性，其中发作期选取发作开始到发作结束； D2 :分别计算出各个通道癫痫发作间期和发作期中间中心性的平均值； D3 :将各个通道癫痫发作期的中间中心性的值与发作间期的中间中心性的值相 减； D4 :根据相减得到的中间中心性的值，找出值最大的3?5个通道，即为癫痫发作 和传播过程中的关键节点，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种癫痫发作源的定位装置，所述装置包括：第一装置：用于采集患者癫痫发作期和发作间期的颅内脑电信号，并对其中的电极从1到K编号，其中K为总的电极数；第二装置：用于对采集到的K道颅内脑电信号进行预处理：对采集到的脑电信号进行截取，截取至少3次癫痫发作前5秒至发作结束的数据，截取不少于20s的发作间期的数据；对截取到的脑电数据进行滤波处理；对滤波处理后的脑电信号进行归一化处理，使其均值为0，方差为1；对归一化处理后的脑电信号进行重采样；第三装置：用于根据预处理后的颅内脑电数据，通过自适应有向传递函数计算得到随时间变化的K×K的因果连接矩阵：从预处理后的脑电信号中选取30Hz～80Hz频段内的脑电信号；使用赤池信息量准则对上述选取的频段内的脑电信号进行拟合阶数，根据所述阶数使用随时间变化的多元自回归模型拟合上述选取的频段内的脑电信号；通过自适应有向传递函数，根据拟合后的所述选取的频段内的脑电信号，计算所述选取的频段内各个离散频率和时间点上对应的因果连接矩阵；对上述计算得到的各个离散频率和时间点上的因果连接矩阵进行归一化处理；第四装置：用于根据上述得到的随时间变化的因果连接矩阵，通过对K个节点中间中心性的计算和处理得到癫痫发作和传播中的关键节点，找出这些节点对应的电极所在区域：根据第三装置处理后得到的因果连接矩阵在各个时间点分别计算癫痫发作间期和发作期的网络的K个节点中间中心性，其中发作期选取发作开始到发作结束；分别计算出各个通道癫痫发作间期和发作期中间中心性的平均值；将各个通道癫痫发作期的中间中心性的值与发作间期的中间中心性的值相减；根据相减得到的中间中心性的值，找出值最大的3～5个通道，即为癫痫发作和传播过程中的关键节点，找出这些节点对应的电极所在区域。...

【技术特征摘要】
1. 一种癫痫发作源的定位装置，所述装置包括： 第一装置：用于采集患者癫痫发作期和发作间期的颅内脑电信号，并对其中的电极从 1到K编号，其中K为总的电极数； 第二装置：用于对采集到的K道颅内脑电信号进行预处理：对采集到的脑电信号进行 截取，截取至少3次癫痫发作前5秒至发作结束的数据，截取不少于20s的发作间期的数 据；对截取到的脑电数据进行滤波处理；对滤波处理后的脑电信号进行归一化处理，使其 均值为〇,方差为1 ;对归一化处理后的脑电信号进行重采样； 第三装置：用于根据预处理后的颅内脑电数据，通过自适应有向传递函数计算得到随 时间变化的KXK的因果连接矩阵：从预处理后的脑电信号中选取30Hz?80Hz频段内的脑 电信号；使用赤池信息量准则对上述选取的频段内的脑电信号进行拟合阶数，根据所述阶 数使用随时间变化的多元自回归模型拟合上述选取的频段内的脑电信号；通过自适应有向 传递函数，根据拟合后的所述选取的频段内的脑电信号，计算所述选取的频段内各个离散 频率和时间点上对应的因果连接矩阵；对上述计算得到的各个离散频率和时间点上的因果 连接矩阵进行归一化处理； 第四装置：用于根据上述得到的随时间变化的因果连接矩阵，通过对K个节点中间中 心性的计算和处理得到癫痫发作和传播中的关键节点，找出这些节点对应的电极所在区 域：根据第三装置处理后得到的因果连接矩阵在各个时间点分别计算癫痫发作间期和发作 期的网络的K个节点中间中心性，其中发作期选取发作开始到发作结束；分别计算出各个 通道癫痫发作间期和发作期中间中心性的平均值；将各个通道癫痫发作期的中间中心性 的值与发作间期的中间中心性的值相减；根据相减得到的中间中心性的值，找出值最大的 3?5个通道，即为癫痫发作和传播过程中的关键节点，找出这些节点对应的电极所在区 域。2. -种癫痫发作源的定位方法，包括以下步骤： A :采集患者癫痫发作期和发作间期的颅内脑电信号，并对其中的电极从1到K编...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈华富，霍亚军，陈恒，刘风，段旭君，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51