[发明专利]用于辅助癫痫灶定位的脑电高频振荡信号自动检测系统

说明书

本发明为用于辅助癫痫灶定位的脑电高频振荡信号自动检测系统，该检测系统包括脑电信号采集部分和用于癫痫灶定位的SEEG高频振荡信号自动检测平台；所述脑电信号采集部分用于采集脑电信号并将数据导入SEEG高频振荡信号自动检测平台；SEEG高频振荡信号自动检测平台能够通过深度学习算法判定片段是否含HFOs，输入深度学习算法前要对片段位置进行记录，深度学习算法输出后能记录判定为HFOs片段的片段位置，并将该位置进行突出显示。可以帮助医护人员快速寻找出癫痫患者的SEEG中高频振荡信号出现的位置，将枯燥、耗时、主观性强的工作交于计算机去完成，为下一阶段癫痫灶的定位做准备。

技术领域

本发明涉及癫痫灶定位技术与深度学习技术，特别是一种用于辅助癫痫灶定位的脑电高频振荡信号自动检测系统。

背景技术

癫痫是由大脑神经元异常放电而导致的大脑功能障碍，是一种全世界范围内影响广泛的神经系统疾病。癫痫发作的症状为：四肢抽搐、身体僵直、口吐白沫、神智昏迷等，较为严重时也会有咬伤唇舌的可能，部分重症患者还会表现出认知障碍和智力下降的症状。癫痫发作不受时间、地点与自我控制，因此癫痫患者为了保障生命安全必须远离某些活动，如驾驶、游泳等。癫痫患者在工作与生活中也容易受到歧视，给患者造成精神上的伤害。根据癫痫的病因及分类，合理规范的抗癫痫药物治疗可以使70％的患者癫痫发作得以控制，然而仍有30％的癫痫患者药物治疗效果不佳，成为药物难治性癫痫，需进行致痫灶切除手术，因此，致痫灶的准确定位对患者来说十分重要。

脑电信号中的高频振荡信号(high frequency oscillations，HFOs)是指频率在80～500Hz的所有生理性和病理性振荡活动。近年来，研究发现脑电信号中的HFOs可以作为致痫灶的可靠标志物，病理性HFOs通常起源于致痫灶附近，在发作前期、发作间期与发作期均有很高的出现率，可指导手术切除致痫灶范围。然而，现阶段HFOs的寻找大多靠人工来完成，这需要经验丰富的医生逐帧观察记录患者多天的脑电数据，这是一项耗时、枯燥且主观性较强的工作，使用计算机代替人工去完成这项工作已经成为临床医生的迫切需求。

虽然目前已经有很多算法用于癫痫灶的定位，但准确率仍然较低，同时无法单纯地依靠HFOs的数量判断癫痫灶的位置。因为可信度低，所以无法用于临床指导医生进行癫痫灶切除手术，临床中仍然需要经验丰富的医生综合多种手段确定癫痫灶，而医生迫切需要的，其实是一个能够快速帮助医生找到HFOs位置的系统，方便医生对该信号片段进行查看和分析，辅助医生进行癫痫灶定位，而不是完全代替医生做出决策。

发明内容

针对以上需求和科技发展现状，本发明拟解决的技术问题是，提供一种用于辅助癫痫灶定位的脑电高频振荡信号自动检测系统。该系统能实现对用于癫痫灶定位的SEEG(立体定向脑电图(stereo electroencephalography))高频振荡信号的自动检测，其目的是代替医生进行SEEG中HFOs的查找，辅助进行癫痫灶的定位。

本发明解决所述技术问题采用的技术方案是：

一种用于辅助癫痫灶定位的脑电高频振荡信号自动检测系统，该检测系统包括脑电信号采集部分和用于癫痫灶定位的SEEG高频振荡信号自动检测平台；所述脑电信号采集部分任务是采集脑电信号并将数据导入SEEG高频振荡信号自动检测平台；

SEEG高频振荡信号自动检测平台能够通过深度学习算法判定片段是否含HFOs，输入深度学习算法前要对片段位置进行记录，深度学习算法输出后能记录判定为HFOs片段的片段位置，并将该位置进行突出显示。

SEEG高频振荡信号自动检测平台还能够对整个输入数据中各通道信号片段中属于HFOs片段的数量进行统计，并根据统计的数量大小和相应的颜色阈值进行比较，使其显示不同的颜色。