基于LS-MEMD的sEEG高频振荡自动识别方法

摘要：

立体定向脑电(stereo-EEG,sEEG)的癫痫间期高频振荡(High Frequency Oscillations,HFOs)与癫痫灶高度相关,广泛用于难治性癫痫切除术前定位中,但HFOs易与高频伪迹等混淆,自动辨识精度低,临床上仍依赖人工辨识,长程sEEG数据量巨大,人工辨识耗时费力易出错,急需HFOs高精度自动识别方法.考虑sEEG具有非线性、非平稳以及多维sEEG之间具有一致相关性等特点,本文提出基于最小二乘-多维经验模态分解(Least Square-Multivariate Empirical ModeDecomposition,LS-MEMD)的HFOs快速自动识别方法.本文基于临床1680段HFOs和1720段高频伪迹测试了该算法的性能,且与小波变换、经验模态分解等方法比较,证明了所提方法具有更高的准确率和更低的误检率.

关键词：立体脑电、高频痫样振荡、最小二乘、多维经验模态分解

所属期刊栏目：25

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省自然科学基金;江苏省自然科学基金;江苏省重点研发项目;江苏省博士后项目;苏州市科技计划;苏州市重点实验室;济南市高校20条项目;济南市人才项目

在线出版日期：2020-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：183-191