本申请涉及一种基于量子理论的癫痫病灶源识别方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：基于多个电极采集的癫痫患者的脑电信号数据，估算各个电极测得的脑电信号数据的拉格朗日量，并对多个电极进行划区和合并，确定多个电极区域；确定多个电极区域的几何中心和任意两个电极区域的几何中心的间距，并且从几何中心出发，得到多条路径的拉格朗日量的积分值，以确定积分值的最小值及对应的路径；基于积分值的最小值及对应的路径，计算首尾两个区域内所有电极测得的脑电信号的同步系数的平均值，以确定癫痫病灶源区和癫痫脑电波传播路径。由此，解决了传统EEG信号分析方法均未考虑神经元的量子特性，难以准确判断癫痫病灶源的位置等问题。等问题。等问题。
【技术实现步骤摘要】
基于量子理论的癫痫病灶源识别方法、装置、设备及介质
[0001]本申请涉及信号处理
，特别涉及一种基于量子理论的癫痫病灶源识别方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]癫痫作为一种常见的神经系统疾病，通常为脑部神经元突发性异常放电引起，身患癫痫疾病的患者在发病时会意识模糊，身体抽搐，并因为不能控制自己的行动有时会给自己的身体带来意外的伤害。无预兆的癫痫发病给患者及其家人的日常生活带来了极大影响。脑电图(Electroencephalogram，EEG)作为癫痫检测和诊断的重要工具，但如何从癫痫发作时的微弱脑电信号中提取反应癫痫病灶源的特征信息，是目前亟需解决或优化的技术问题之一。
[0003]现有的癫痫EEG信号分析方法主要包括：
[0004](1)时域处理方法，对EEG信号的时域特征，例如波形周期、波形突变、波形峰值等进行分析，但该方法无法展现其频域特征；
[0005](2)频域处理方法，该方法主要利用傅里叶变换、小波变换等对EEG信号的频域特征，如幅频响应、相频响应、时频功率谱等进行分析，但方法无法同时精确的分析其时间和频率特征；
[0006](3)非线性处理方法，癫痫EEG信号中除非平稳性特征外，还具有无周期预测性和无叠加性的非线性特征，上述特征可以通过非线性动力学、多模态分析、肉眼观察等来检测，相对于时域或频域处理方法，该方法虽能够发现EEG信号中存在的非线性特征，但处理过程复杂，受干扰严重，易出现误判；
[0007](4)临床经验判断方法，由临床医生依据个人经验对EEG信号给出主观判断，难以保证判断精度的可靠性。
[0008]此外，由于大脑神经系统由大量神经元构成，神经元的大小为微米量级，属于介观尺度范围，在此尺度范围下，存在神经元的量子纠缠、叠加等特性对其生理特性及信息传递机制的影响。
[0009]然而，目前EEG信号的主流分析方法均未考虑神经元的量子特性，难以准确判断癫痫病灶源的位置，亟待解决。
技术实现思路
[0010]本申请提供一种基于量子理论的癫痫病灶源识别方法、装置、设备及介质，以解决传统EEG信号分析方法均未考虑神经元的量子特性，难以准确判断癫痫病灶源的位置等问题。
[0011]本申请第一方面实施例提供一种基于量子理论的癫痫病灶源识别方法，包括以下步骤：基于多个电极采集的癫痫患者的脑电信号数据，估算各个电极测得的所述脑电信号数据的拉格朗日量，并对所述多个电极进行划区和合并，确定多个电极区域；确定所述多个
电极区域的几何中心和任意两个电极区域的几何中心的间距，并且从所述几何中心出发，得到多条路径的拉格朗日量的积分值，以确定所述积分值的最小值及对应的路径，以及基于所述积分值的最小值及对应的路径，计算首尾两个区域内所有电极测得的脑电信号的同步系数的平均值，并将所述平均值大的区域作为癫痫病灶源区，以其为首端的路径即为癫痫脑电波传播路径。
[0012]可选地，在本申请的一个实施例中，在估算所述各个电极测得的所述脑电信号数据的所述拉格朗日量之前，还包括：去除所述多个电极采集的癫痫患者的脑电信号数据中的工频干扰以及基线漂移。
[0013]可选地，在本申请的一个实施例中，所述基于所述多个电极采集的所述癫痫患者的脑电信号数据，估算各个电极测得的所述脑电信号数据的拉格朗日量，包括：基于所述脑电信号数据的平方值与所述脑电信号数据对时间的积分估算所述拉格朗日量。
[0014]可选地，在本申请的一个实施例中，所述确定所述多个电极区域的几何中心和任意两个电极区域的几何中心的间距，并且从所述几何中心出发，得到多条路径的拉格朗日量的积分值，以确定所述积分值的最小值及对应的路径，包括：确定所述所有电极区域的几何中心，以及任意两个所述电极区域几何中心的间距；任选一个所述几何中心作为起点，确定一条符合预设条件的路径，计算所述路径上相邻两点间所述拉格朗日量的积分，并计算整条所述路径的所述拉格朗日量的积分值；获取所述每个几何中心对应的所述路径的拉格朗日量的积分值，并获取所述拉格朗日量积分值的最小值以及所述最小值对应的至少一条目标路径。
[0015]可选地，在本申请的一个实施例中，所述基于所述积分值的最小值及对应的路径，计算首尾两个区域内所有电极测得的脑电信号的同步系数的平均值，并将所述平均值大的区域作为癫痫病灶源区，以其为首端的路径即为所述癫痫脑电波传播路径，包括：计算所述至少一条目标路径首尾区域内所述所有电极测得的所述脑电信号数据的所述平均同步系数；将以所述平均同步系数的平均值最大的区域为首端的所述目标路径作为所述脑电波传播路径；基于所述传播路径所经过的脑功能区域判断所述癫痫病灶源。
[0016]本申请第二方面实施例提供一种基于量子理论的癫痫病灶源识别装置，包括：估算模块，用于基于多个电极采集的癫痫患者的脑电信号数据，估算各个电极测得的所述脑电信号数据的拉格朗日量，并对所述多个电极进行划区和合并，确定多个电极区域；积分模块，用于确定所述多个电极区域的几何中心和任意两个电极区域的几何中心的间距，并且从所述几何中心出发，得到多条路径的拉格朗日量的积分值，以确定所述积分值的最小值及对应的路径；识别模块，用于基于所述积分值的最小值及对应的路径，计算首尾两个区域内所有电极测得的脑电信号的同步系数的平均值，并将所述平均值大的区域作为癫痫病灶源区，以其为首端的路径即为癫痫脑电波传播路径。
[0017]可选地，在本申请的一个实施例中，还包括：预处理模块，用于在估算所述各个电极测得的所述脑电信号数据的所述拉格朗日量之前去除所述多个电极采集的癫痫患者的脑电信号数据中的工频干扰以及基线漂移。
[0018]可选地，在本申请的一个实施例中，所述估算模块具体用于，基于所述脑电信号数据的平方值与所述脑电信号数据对时间的积分估算所述拉格朗日量。
[0019]可选地，在本申请的一个实施例中，所述积分模块包括：第一计算单元，用于确定
所述所有电极区域的几何中心，以及任意两个所述电极区域几何中心的间距；第二计算单元，用于任选一个所述几何中心作为起点，确定一条符合预设条件的路径，计算所述路径上相邻两点间所述拉格朗日量的积分，并计算整条所述路径的所述拉格朗日量的积分值；第三计算单元，用于获取所述每个几何中心对应的所述路径的拉格朗日量的积分值，并获取所述拉格朗日量积分值的最小值以及所述最小值对应的至少一条目标路径。
[0020]可选地，在本申请的一个实施例中，所述识别模块包括：第四计算单元，用于计算所述至少一条目标路径首尾区域内所述所有电极测得的所述脑电信号数据的所述平均同步系数；比较单元，用于将以所述平均同步系数的平均值最大的区域为首端的所述目标路径作为所述脑电波传播路径；判断单元，用于基于所述传播路径所经过的脑功能区域判断所述癫痫病灶源。
[0021]本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的基于量子本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于量子理论的癫痫病灶源识别方法，其特征在于，包括以下步骤：基于多个电极采集的癫痫患者的脑电信号数据，估算各个电极测得的所述脑电信号数据的拉格朗日量，并对所述多个电极进行划区和合并，确定多个电极区域；确定所述多个电极区域的几何中心和任意两个电极区域的几何中心的间距，并且从所述几何中心出发，得到多条路径的拉格朗日量的积分值，以确定所述积分值的最小值及对应的路径，以及基于所述积分值的最小值及对应的路径，计算首尾两个区域内所有电极测得的脑电信号的同步系数的平均值，并将所述平均值大的区域作为癫痫病灶源区，以其为首端的路径即为癫痫脑电波传播路径。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在估算所述各个电极测得的所述脑电信号数据的所述拉格朗日量之前，还包括：去除所述多个电极采集的癫痫患者的脑电信号数据中的工频干扰以及基线漂移。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个电极采集的所述癫痫患者的脑电信号数据，估算各个电极测得的所述脑电信号数据的拉格朗日量，包括：基于所述脑电信号数据的平方值与所述脑电信号数据对时间的积分估算所述拉格朗日量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述多个电极区域的几何中心和任意两个电极区域的几何中心的间距，并且从所述几何中心出发，得到多条路径的拉格朗日量的积分值，以确定所述积分值的最小值及对应的路径，包括：确定所述所有电极区域的几何中心，以及任意两个所述电极区域几何中心的间距；任选一个所述几何中心作为起点，确定一条符合预设条件的路径，计算所述路径上相邻两点间所述拉格朗日量的积分，并计算整条所述路径的所述拉格朗日量的积分值；获取每个所述几何中心对应的所述路径的拉格朗日量的积分值，并获取所述拉格朗日量积分值的最小值以及所述最小值对应的至少一条目标路径。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述积分值的最小值及对应的路径，计算首尾两个区域内所有电极测得的脑电信号的同步系数的平均值，并将所述平均值大的区域作为癫痫病灶源区，以其为首端的路径即为所述癫痫脑电波传播路径，包括：计算所述至少一条目标路径首尾区域内所述所有电极测得的所述脑电信号数据的所述平均同步系数；将以所述平均同步系数的平均值最大的区域为首端的所述目标路径作为所述脑电波传播路径；基于所述传播路径所经过的脑功能区域判断所述癫痫病灶源。6.一种基于量子理论的癫痫病灶源识别装置，其特征在于，包括：估算模块，用于基于多个电极...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴静，杨梓悦，王郑，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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