基于aEEG尖峰和cEEG棘波提取的癫痫发作检测算法

作     者：吴端坡 王紫萌 董芳 冯维 刘兆霆 WU Duanpo;WANG Zimeng;DONG Fang;FENG Wei;LIU Zhaoting

作者机构：杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 浙大城市学院信息与电气工程学院浙江杭州310015 浙江环玛信息科技有限公司浙江杭州310052 

出 版 物：《实验技术与管理》 (Experimental Technology and Management)

年 卷 期：2020年第37卷第12期

页      面：57-62页

学科分类：08[工学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 

基　　金：浙江省基础公益研究计划项目(LGG19F030013、LGF18F010007) 浙江省重点研发计划项目(2020C03038) NSFC-浙江两化融合联合基金项目(U1909209) 教育部产学合作协同育人项目(201901284003) 浙江省教育厅一般科研项目(Y201942165) 

主　　题：振幅整合脑电图 形态学滤波 棘波提取 发作检测 MATLAB 

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。