專利名稱：基于腦電棘波頻次的預警方法和裝置的制作方法
技術領域：
本發明涉及一種基于腦電棘波頻次的預警方法和裝置，屬于腦電檢測預警技術領域。
背景技術：
癲癇(Epikpsy)是一種嚴重危害人類健康的常見慢性腦部疾病，發作時表現為大腦神經元過度同步化放電，并導致短暫性中樞神經系統功能失常，其發作具有突然性、暫時性和反復性三大特點。具統計，癲癇的患病率在5%。 11%。。癲癇患者當中，約75%可以通過藥物或外科手術途徑進行控制或治愈，但仍有25%左右的患者無法通過有效治療方法進行治療。反復突發的癲癇發作給患者在生理上和精神上都帶來了很大的傷害。如果在病人癲癇樣腦電放電之前做出提前預警，使醫生或患者及其家屬能夠提前采用有效的干預手段(如通過局部給藥或電磁刺激等)控制癲癇的發作，從而降低癲癇發作造成的傷害。越來越多的研究表明癲癇發作過程不是突發的，而是一個隨時間演化的過程。傳統的癲癇放電預警方法雖然取得了一定的成果，但是都未能取得較理想的效果。例如，動力學相似指數方法、相關維方法、累積能量方法的癲癇放電預警的靈敏度(即正確預測到的發作次數與總發作次數之比)分別只有41. 5%,29. 3%和30. 5%，預警的靈敏度低，無法滿 ^1 * ^^ ( Thomas Μ, Matthias W, Richard A, et. al. Comparison of three nonlinear seizure prediction methods by means of the seizure prediction characteristic. Physica D :nonlinear phenomena,2004,194(3-4))。CN101259015A(200710073454. 1)公開了一種腦電信號分析監測方法及其裝置； CN1567331A(03137747. 5)公開了一種用于實時監測大腦電位非線性趨勢圖的方法，實現了實時監測大腦電位趨勢；CN1253762A(991M032.4)公開了一種全自動定量檢測腦電圖中癲癇樣放電的裝置。CN101259015A(200710073454. 1)和 CN1567331A(03137747. 5)可應用于腦電信號的實時監測，CN1253762A(991M032. 4)可以實現在無醫生參與的情況下全自動定量檢測腦電圖中的癲癇樣放電，但是這三種技術均不能實現癲癇樣放電的提前預警。
發明內容
本發明針對現有技術存在的不足，提出一種基于腦電棘波頻次的預警方法。本發明還提供一種無需醫生參與的基于腦電棘波頻次的預警裝置。本發明通過計算機檢測腦電活動中的棘波頻次，實現對腦電放電的預警目的，并取得了較好的預警效果。本發明還可用于癲癇樣放電的預警。本發明的技術方案如下—種基于腦電棘波頻次的預警方法，步驟如下1)利用腦電放大器和數據采集板采集腦電信號，將采集到的腦電信號輸入計算機；2)計算機對腦電信號濾波，去除偽跡和噪聲；
3)計算機對腦電棘波檢測對腦電信號分段，檢測每段腦電信號中的棘波；4)計算機自動記錄一段時間內的累計棘波，然后計算棘波頻次SR;5)獲得平滑后的平滑棘波頻次SRm 使用平滑濾波器平滑棘波頻次SR，得到SRm ；6)報警將平滑棘波頻次SRm與相應閾值進行比較，獲得預警結果。所述步驟1)中的所述腦電放大器采用Neurofile NT腦電放大器，所述數據采集板采用16位A/D轉換數據采集板，采樣頻率為256Hz。所述步驟2、用巴特沃斯帶通濾波器對腦電信號進行濾波，去除偽跡和噪聲，巴特沃斯帶通濾波器的頻率范圍為0. 5-30Hz。步驟3)中所述的棘波檢測的步驟為a.對腦電信號分段，每段腦電信號長度相等，其長度為N點；優選每段腦電信號長度N = 1280點，時長為5s ；b.利用形態學濾波器檢測一段腦電信號f (η) (η = 0，1，…，N_l)的棘波，具體步驟為①先對該段腦電信號f (η)關于結構元素g(m) = 300 (1_ | m_L |/L)進行形態開-閉 (OC)和閉-開(CO)濾波，公式分別為oc (f (n)) = fog · g 禾口co (f (η)) = f · gog其中m = 0，1，. . .，M-I ；L = (M-I)/2 ；M為結構元素的長度；優選M = 19 ；且開運算ο和閉運算·公式分別為(/、) = (/Θ《)Θ^和{f*g) = {f g) g其中(f g)為腐蝕運算，(/θ幻為膨脹運算，公式分別為(f g) = ^il , {f(n + m)-g(m)} ( =禾口
LJw=0,1,...M-I1(f g)= max {/(n-m) + g(m)} {η = M— \,M”..,N— X)
LJW=O5H-I②利用以下公式得到背景腦電信號y (η)y(n) = [oc (f (η))+co (f (η)) ]/2③得到檢出的棘波信號為ζ(η) = f(n)-y(n)。步驟4)中計算棘波頻次SR的具體方法為a.根據檢出的每段腦電信號中的棘波信號ζ (η)，計算每段腦電信號的棘波個數；b.累積k段腦電信號的棘波個數:NUM = j^numii)，其中num⑴代表第i段信號
i=\
的棘波數目，NUM為累計棘波值；優選k為6 ；c.計算棘波頻次(Spike Rate SR) =SR = NUM/t，其中t為k段腦電信號的時間長度。步驟幻對棘波頻次SR進行平滑，即用長度為1，移動步長為d的平均濾波器平滑 SR，得到平滑棘波頻次SR1i^優選長度為1 = 9，移動步長為d = 1。步驟6)將鞏與相應閾值thres進行比較，若鞏超過閾值，則通過報警器報警， 所述閾值的計算方法如下
a.對病人j次發作的腦電信號，找出每次發作時的平滑棘波頻次SRm的最大值 Iiiax1, max2, . . . , maxj ；b.比較Hiax1, max2, . . .，max」，找出這j個值中的最小值min ；c.閾值 thres = consXmin,其中 cons 為一常數；優選j取為5次，cons取為1.2。一種基于腦電棘波頻次的預警裝置，包括依次以電路連接的腦電放大器、數據采集板、計算機和報警器，所述的計算機內安裝有基于腦電棘波頻次的預警模塊，所述腦電放大器、數據采集板對腦電信號進行采集，并傳輸至計算機，計算機內基于腦電棘波頻次的預警模塊對腦電信號進行以下處理濾波，去除偽跡和噪聲；對腦電信號分段，檢測每段腦電信號中的棘波；自動記錄一段時間內的累計棘波，然后計算棘波頻次SR ；使用平滑濾波器平滑棘波頻次SR，得到SRm ；將平滑棘波頻次SRm與相應閾值進行比較，獲得預警結果。所述的報警器為揚聲器。本發明的有益效果本發明充分利用了癲癇發作前的臨床腦電信號中棘波出現頻率增加的規律，可以實現癲癇樣放電的提前預警，使醫生或患者及其家屬能夠提前采用有效的干預手段(如通過局部給藥或電磁刺激等)控制癲癇的發作，也可提示癲癇患者在癲癇放電之前加以準備，從而降低癲癇發作造成的傷害。
圖1為本發明基于腦電棘波頻次的預警裝置的硬件連接圖；其中1、腦電信號；2、腦電放大器；3、數據采集板；4、計算機；5、報警器；圖2基于腦電棘波頻次的預警流程圖；圖3 (a)為一段腦電信號；圖3(b)是對圖3(a)所示的腦電信號去除干擾后得到的腦電信號；圖3(c)是圖3(b)的腦電信號的背景信號；圖3 (d)從圖3 (b)中檢測到的棘波信號；圖4平滑后的棘波頻次，其中，(a)某一患者的長度為1小時腦電信號的平滑棘波頻次；(b)另一患者的長度為1小時腦電信號的平滑棘波頻次。
具體實施例方式下面結合附圖與實施例對本發明做進一步說明，但不限于此。實施例1、—種基于腦電棘波頻次的預警方法，其流程圖如圖2所示，具體步驟如下1)采用Neurofile NT腦電放大器和16位A/D轉換數據采集板采集腦電信號，采樣頻率為256Hz，將采集到的腦電信號輸入計算機。圖3(a)是一段腦電信號。2)腦電信號預處理用巴特沃斯帶通濾波器對腦電信號進行濾波，去除各種偽跡和噪聲，帶通濾波器的頻率范圍為0. 5-30Hz。圖3(b)為圖3(a)所示的原始腦電信號中去除干擾后得到的腦電信號。
3)棘波檢測的具體步驟為a.對腦電數據進行分段，每段長度取為N= 1280點，時間長度為&。b.利用形態學濾波器檢測一段腦電信號f (η) (η = 0，1，…，1279)的棘波。具體方法為①先對該段腦電信號f (η)關于結構元素g(m) = 300 (1_ | m_9 |/9) (m = 0，1，...， 18)進行形態開-閉(OC)和閉-開(CO)濾波，公式分別為oc (f (n)) = fog · g 和co (f (η)) = f · gog其中開運算ο和閉運算·公式分別為(/、) = (/Θ《)Θ^和=其中(f g)為腐蝕運算，(/θ幻為膨脹運算，公式分別為(f g) = ^il , {f(n + m)-g(m)} ( =禾口
LJw=0,1,...M-I1(f g)= max {/(n-m) + g(m)} {η = M— \,M”..,N— X)
LJw=0,1 …M-I本實施例中取N = 1280，M = 19。②利用以下公式得到背景腦電信號y (η)y(n) = [oc (f (η))+co (f (η)) ]/2圖3(c)所示為圖3(b)的背景信號。③得到檢出的棘波信號為ζ(η) = f(n)-y(n)。如圖3(d)為檢測到的棘波信號。4)計算棘波頻次。首先計算每段腦電信號的棘波個數，然后累積6段腦電信號的棘波數，得到棘波頻次，具體算法為a.根據檢出的每段腦電信號中的棘波信號，計算每段腦電信號的棘波個數。b.累積6段腦電信號的棘波個數:NUM = Y^numii)，其中num⑴代表第
i=li段信號的棘波數目，NUM為累計棘波值。c.計算棘波頻次(Spike Rate SR) =SR = NUM/t，其中t為6段腦電信號的時間長度，共計30s。5)對棘波頻次SR進行平滑，即用長度為1 = 9、移動步長為d = 1的平均濾波器平滑SR，得到平滑棘波頻次SR1i^如圖4(a)和(b)分別是長度為1小時腦電信號的平滑棘波頻次。6)將SRm與相應閾值進行比較，如果SRm超過閾值thres，則判為將有癲癇發作，并觸發揚聲器報警，閾值的計算方法如下a.對病人j次發作的腦電信號，找出每次發作時的SRm的最大值max” max2, . . . , maxj ；b.比較Hiax1, max2, . . .，max」，找出這j個值中的最小值min ；c.閾值 thres = consXmin,其中 cons 為一常數。本實施例中j取為5次，cons取為1. 2。圖4(a)和圖4(b)中的橫線代表閾值，黑色垂直條為發作時刻。
利用本實施例之本發明方法，對21例癲癇患者的癲癇樣腦電放電進行預警測試， 對全部的87次癲癇樣放電中準確預警出65次，總預警準確率為74. 7%，每小時錯誤預警次數為0. 111次，平均預警時間為26. 15分鐘。實施例2、如圖1-2所示，一種實施例1所述基于腦電棘波頻次的預警裝置，包括依次以電路連接的腦電放大器2、數據采集板3、計算機4和報警器5，所述的計算機4內安裝有腦電棘波頻次的預警模塊，所述腦電放大器2、數據采集板3對腦電信號1進行采集，并傳輸至計算機4，計算機4內腦電棘波頻次的檢測預警模塊對腦電信號1進行以下處理濾波，去除偽跡和噪聲；對腦電信號1分段，檢測每段腦電信號中的棘波；自動記錄一段時間內的累計棘波，然后計算棘波頻次SR ；使用平滑濾波器平滑棘波頻次SR，得到SRm ；將平滑棘波頻次SRm 與相應閾值進行比較，獲得預警結果。所述的報警器5為揚聲器。
權利要求
1.一種基于腦電棘波頻次的預警方法，其特征在于，步驟如下1)利用腦電放大器和數據采集板采集腦電信號，將采集到的腦電信號輸入計算機；2)計算機對腦電信號濾波，去除偽跡和噪聲；3)計算機對腦電棘波檢測對腦電信號分段，檢測每段腦電信號中的棘波；4)計算機自動記錄一段時間內的累計棘波，然后計算棘波頻次SR；5)獲得平滑后的平滑棘波頻次SRm使用平滑濾波器平滑棘波頻次SR，得到SRm ；6)報警將平滑棘波頻次SRm與相應閾值進行比較，獲得預警結果。
2.如權利要求1所述的基于腦電棘波頻次的預警方法，其特征在于，所述步驟1)中所述的腦電放大器采用Neurofile NT腦電放大器，所述的數據采集板采用16位A/D轉換數據采集板，采樣頻率為256Hz。
3.如權利要求1所述的基于腦電棘波頻次的預警方法，其特征在于，所述步驟2) 所述的對腦電信號濾波使用巴特沃斯帶通濾波器，巴特沃斯帶通濾波器的頻率范圍為 0. 5-30Hz。
4.如權利要求1所述的基于腦電棘波頻次的預警方法，其特征在于，步驟3)中所述的棘波檢測的步驟為a.對腦電信號分段，每段腦電信號長度相等，其長度為N點；b.利用形態學濾波器檢測一段腦電信號f(η) (η = 0,1,-,Ν-1)的棘波，具體步驟為①先對該段腦電信號f(η)關于結構元素g (m) = 300 (1-1 m_L | /L)(其中m = 0，1，...， M-I ；L = (M-I)/2 ；M為結構元素的長度)進行形態開-閉(OC)和閉-開(CO)濾波，公式分別為oc (f (n)) = fog · g 禾口 co(f (η)) = f · gog其中開運算ο和閉運算·公式分別為 (/、) = (/Θ《)θ^和(/ g) = (f g) g其中(f g)為腐蝕運算，(/θ幻為膨脹運算，公式分別為 (f g) = min {f(n + m)-g(m)} ( =和w=0,1,...M-I1(/ φSr) = max {/(n~m) + g(m)} (η 二M-\,M,…,Ν- )w=0,1 …M-I②利用以下公式得到背景腦電信號y(n) y(n) = [oc(f(n))+co(f(n))]/2③得到檢出的棘波信號為:z(n) = f(n)-y(n)0
5.如權利要求4所述的基于腦電棘波頻次的預警方法，其特征在于，在步驟3)中所述的棘波檢測的步驟中，N = 1280, M = 19。
6.如權利要求1所述的基于腦電棘波頻次的預警方法，其特征在于，步驟4)中計算棘波頻次SR的具體方法為a.根據檢出的每段腦電信號中的棘波信號ζ(η)，計算每段腦電信號的棘波個數；b.累積k段腦電信號的棘波個數A^M= |>wm(0。其中num⑴代表第i段信號的棘波數目，NUM為累計棘波值；c.計算棘波頻次(Spike Rate SR) :SR = NUM/t，其中t為k段腦電信號的時間長度。
7.如權利要求1所述的基于腦電棘波頻次的預警方法，其特征在于，步驟5)對棘波頻次SR進行平滑，即用長度為1，移動步長為d的平均濾波器平滑SR，得到平滑棘波頻次SRm。
8.如權利要求1所述的基于腦電棘波頻次的預警方法，其特征在于，步驟6)將5艮與相應閾值thres進行比較，若SRm超過該閾值，則通過報警器報警，所述閾值的計算方法如下a.對j次腦電放電信號，找出每次放電時的平滑棘波頻次SRm的最大值Iiiax1, max2, . . . , maxj ；b.比較Hiax1,max2, . . .，max」，找出這j個值中的最小值min ；c.閾值thres = consXmin,其中 cons 為一常數。
9.一種利用權利要求1所述方法的基于腦電棘波頻次的預警裝置，包括依次以電路連接的腦電放大器、數據采集板、計算機和報警器，其特征在于，所述的計算機內安裝有基于腦電棘波頻次的預警模塊，所述腦電放大器、數據采集板對腦電信號進行采集，并傳輸至計算機，計算機內基于腦電棘波頻次的預警模塊對腦電信號進行以下處理濾波，去除偽跡和噪聲；對腦電信號分段，檢測每段腦電信號中的棘波；自動記錄一段時間內的累計棘波，然后計算棘波頻次SR ；使用平滑濾波器平滑棘波頻次SR，得到SRm ；將平滑棘波頻次SRm與相應閾值進行比較，獲得預警結果。
10.如權利要求9所述的預警裝置，其特征在于，所述的報警器為揚聲器。
全文摘要
本發明涉及一種基于腦電棘波頻次的預警方法和裝置，屬于腦電檢測預警技術領域。本發明的裝置包括依次電路連接的腦電放大器、數據采集板、計算機和報警器，并通過計算機內安裝的腦電棘波頻次的預警模塊實現對腦電放電預警。本發明通過用形態學濾波器檢測腦電信號中的棘波，然后計算棘波頻次并進行平滑，最后根據平滑后的棘波頻次對腦電放電進行預警，達到較好的預警效果。
文檔編號A61B5/0476GK102393874SQ201110183200
公開日2012年3月28日 申請日期2011年7月1日 優先權日2011年7月1日
發明者周衛東, 李淑芳 申請人:山東大學