癲癇手術治療中皮層腦電的分析及應用.pdf

1、癲癇作為僅次于腦血管疾病的第二大腦部疾病，不僅對患者的身心造成巨大的傷害，而且對患者所處的家庭和社會也會產生巨大的影響，所以癲癇的診斷和治療一直是臨床醫(yī)生和神經信息學家特別關注的領域。本文從神經信息工程學的角度，結合癲癇手術中對皮層腦電分析的需要，從癲癇發(fā)作的檢測、癲癇病灶定位、大腦功能區(qū)定位和機制等方面進行了研究，主要包括以下幾個方面：
　　首先，提出使用基于遞歸圖的最大熵率方法對癲癇發(fā)作進行自動標記，通過對多通道的皮層腦電信號

2、進行相空間分布的信息熵估計，實現對癲癇發(fā)作期數據進行自動標記。對具有個體化差異的多名病人的發(fā)作間期和發(fā)作期的數據進行分析，結果表明該方法可將發(fā)作期數據和發(fā)作間期數據準確區(qū)分出來。這表明該方法可有效的應用到臨床，用于癲癇發(fā)作的自動標記。
　　其次，提出使用基于譜分解的電流源密度分析方法對癲癇患者的皮層腦電信號進行電流源分析，用于癲癇病灶的檢測。結果表明，相對于傳統(tǒng)的電流源密度分析方法，基于譜分解的電流源密度分析方法能得到更穩(wěn)定和更準

3、確的結果，并且可以將結果按照腦電的頻率信息進行區(qū)分，更好的理解癲癇病灶的放電模式。另外發(fā)現發(fā)作間期數據和發(fā)作期數據得到的結果有較高的一致性，這表明基于譜分解的電流源密度分析方法能不依賴發(fā)作期數據即可進行癲癇病灶定位。
　　然后，提出了基于蒙特卡洛的小波相干方法對單任務皮層腦電信號進行時頻腦皮層網絡構建，用于定位大腦功能區(qū)，并根據臨床上對于實時性的要求，對該方法使用GPGPU技術進行了大規(guī)模并行化設計。結果表明，使用蒙特卡洛小波相干

4、方法可有效的對大腦高級認知功能區(qū)進行定位，GPU引入后，蒙特卡洛小波相干方法的計算速度得到了巨大的提升，使得該方法可用于臨床上對大腦功能區(qū)的實時定位。
　　更進一步，開發(fā)了針對于臨床醫(yī)生的癲癇手術輔助工具包。該工具包的核心為大腦三維可視化系統(tǒng)，針對當前臨床醫(yī)生對于手術規(guī)劃的需要，包含了帶有靈活接口的大腦模型顯示、顱內電極定位、大腦功能繪圖、腦網絡連接可視化等功能，并且解決了現有電極定位技術中所存在的位置偏差的問題。工具包具有友好的

5、界面，并且具有較高的執(zhí)行效率，可適應臨床上對軟件響應的要求。該工具包可以很好的為臨床醫(yī)生提供手術規(guī)劃、術中分析、術后評估等功能。
　　最后，提出基于諧小波的冪率分析方法，使用臨界理論，對癲癇發(fā)展的機制進行了初步的研究?；谄幽X電，對癲癇患者的癲癇發(fā)展過程進行了分析，結果表明，對于大腦系統(tǒng)，癲癇的發(fā)作是將大腦系統(tǒng)從一個非穩(wěn)定狀態(tài)向穩(wěn)定狀態(tài)改變的過程，癲癇發(fā)作后的恢復是將大腦系統(tǒng)從一個穩(wěn)定系統(tǒng)重新調整到非穩(wěn)定系統(tǒng)的過程，并且在癲癇發(fā)