一种致痫区自动定位方法、系统、设备及存储介质技术方案

本申请涉及脑电数据处理技术领域，特别涉及一种致痫区自动定位方法、系统、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：首先，获取局灶性癫痫患者的SEEG数据；每个局灶性癫痫患者的脑部植入电极，SEEG数据为长时程SEEG监测数据；然后，从SEEG数据中提取高频能量特征，并基于高频能量特征，生成高频能量图；接下来，将高频能量图输入到卷积神经网络，对发作间期片段和发作期片段进行自动检测；最后，对每个电极的能量进行阈值化处理，并以自适应高频致痫指数作为目标电极的判定的依据，获取目标电极的位置。本申请通过分析长时程SEEG监测和获取目标电极的位置，实现对SOZ的自动精准定位。实现对SOZ的自动精准定位。实现对SOZ的自动精准定位。

【技术实现步骤摘要】
一种致痫区自动定位方法、系统、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及脑电数据处理
，特别涉及一种致痫区自动定位方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]癫痫是一种神经系统疾病，可导致癫痫发作、间歇性的异常行为，有时还会失去感觉和意识。癫痫发作严重影响患者的日常生活，甚至可能导致死亡。对于难治性癫痫患者，则需采用手术切除或者射频热凝毁损引起癫痫的大脑区域以达到治疗疾病的目的，被移除的大脑区域被称为致痫区。临床上定位致痫区通常是通过结合癫痫的发作起始区和扩散区的位置确定。通常将实际产生临床癫痫发作的大脑区域称为癫痫发作病灶区(Seizure Onset Zone，SOZ)，SOZ是指癫痫发生的大脑皮层区域，目前临床上使用SOZ作为癫痫致痫区(EZ)的近似值。在癫痫手术中，为了避免癫痫的复发和术后不良反应，SOZ的精准定位对于癫痫手术至关重要。
[0003]目前对于SOZ的定位，临床医生通常首先采用磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)来识别异常脑组织，但20％～40％的难治性癫痫患者本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种致痫区自动定位方法，其特征在于，包括：获取局灶性癫痫患者的SEEG数据；每个局灶性癫痫患者的脑部植入电极，所述SEEG数据为长时程SEEG监测数据；从所述SEEG数据中提取高频能量特征，并基于所述高频能量特征，生成高频能量图；将所述高频能量图输入到卷积神经网络，对发作间期片段和发作期片段进行自动检测；对每个电极的能量进行阈值化处理，并以自适应高频致痫指数作为目标电极的判定的依据，获取目标电极的位置。2.根据权利要求1所述的致痫区自动定位方法，其特征在于，在所述获取局灶性癫痫患者的SEEG数据之后，在从所述SEEG数据中提取高频能量特征之前，还包括：对所述SEEG数据进行预处理，得到预处理后的SEEG数据；所述预处理包括去噪处理和裁剪处理；所述去噪处理包括对所述SEEG数据进行伪迹去除；所述伪迹去除包括去除磁共振梯度以及眼动伪迹的干扰；所述裁剪处理包括对所述SEEG数据进行分割，得到若干SEEG片段。3.根据权利要求1所述的致痫区自动定位方法，其特征在于，从所述SEEG数据中提取高频能量特征，并基于所述高频能量特征，生成高频能量图，包括：基于卷积神经网络，从所述SEEG数据中识别出发作间期片段、发作期片段；分别对所述发作间期片段、所述发作期片段进行标签标注，分别提取所述发作间期片段的高频能量特征、所述发作期片段的高频能量特征；基于所述发作间期片段的高频能量特征、所述发作信号片段的高频能量特征，分别生成发作间期的高频能量图、发作期的高频能量图。4.根据权利要求1所述的致痫区自动定位方法，其特征在于，将所述高频能量图输入到卷积神经网络，对发作间期片段和发作期片段进行自动检测，包括：对所述高频能量图中的高频能量信号进行归一化处理；将归一化处理后的高频能量图输入到卷积神经网络，以所述卷积神经网络为分类器，从所述SEEG数据中检测发作间期片段和发作期片段。5.根据权利要求4所述的致痫区自动定位方法，其特征在于，对所述高频能量图中的高频能量信号进行归一化处理，包括：选取发作间期片段，通过公式(1)计算高频能量信号；公式(1)中，A
II
(i)为预处理后的带通SEEG；为与A
II
(i)对应的高频能量；M根据SEEG片段的持续时间设置为时间序列长度的1/2；从所...

【专利技术属性】
技术研发人员：司伟鑫，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：