基于aEEG尖峰和cEEG棘波提取的癫痫发作检测算法

摘要：

针对癫痫发作检测方法中数据量庞大导致模型训练时间过长、检测结果与临床医生标记结果存在差异等问题,提出了一种基于振幅整合脑电图(amplitude integrated electroencephalography,aEEG)尖峰和连续脑电图(continuous electroencephalography,cEEG)棘波提取的癫痫发作检测算法.此发作检测算法以MATLAB软件为基础开发平台,利用形态学滤波技术对多通道aEEG脑电信号进行尖峰提取,确定癫痫发作所在通道.然后对该通道cEEG进行形态学滤波,并计算每个5 s长脑电片段的棘波率(spike rate,SR),使用阈值法进行癫痫发作检测,如果某个脑电片段的SR大于预设的发作阈值,则说明该片段为癫痫发作片段.实验结果表明:该算法的癫痫发作检测在客观质量评价指标上取得了良好的效果.

关键词：振幅整合脑电图、形态学滤波、棘波提取、发作检测、MATLAB

所属期刊栏目：37

分类号：TP23(自动化技术及设备)

资助基金：浙江省基础公益研究计划项目;浙江省重点研发计划项目;NSFC-浙江两化融合联合基金项目;教育部产学合作协同育人项目;浙江省教育厅一般科研项目

在线出版日期：2021-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：57-62