检索结果-内蒙古大学图书馆

科学通报 2020年第25期65卷 2752-2762页

作者：李镇江张立波张会娟岳路鹏胡理江西师范大学心理学院南昌330022 中国科学院心理健康重点实验室(中国科学院心理研究所) 北京100101 中国科学院大学心理学系北京100049

慢性疼痛不仅丧失了急性疼痛所具有的警示作用,还严重危害患者的身心健康,大幅增加家庭和社会的医疗成本.慢性疼痛的有效治疗依赖于对疼痛的准确评估.然而,临床诊断中仍缺乏疼痛的客观评估方法,大大增加了疼痛管理和镇痛效果评估的难度... 详细信息

慢性疼痛不仅丧失了急性疼痛所具有的警示作用,还严重危害患者的身心健康,大幅增加家庭和社会的医疗成本.慢性疼痛的有效治疗依赖于对疼痛的准确评估.然而,临床诊断中仍缺乏疼痛的客观评估方法,大大增加了疼痛管理和镇痛效果评估的难度.最近一系列电生理研究发现,疼痛诱发的γ频带高频振荡信号和疼痛有密切关联,能在一定程度上表征疼痛强度,具体表现为:(1)在短时疼痛情境下,初级躯体感觉皮层γ振荡可特异性地编码疼痛的主观强度和疼痛敏感性的个体差异,并能反映心理因素对疼痛的调节作用.(2)在长时疼痛情境下,前额叶γ振荡与主观疼痛评分显著相关.(3)在慢性疼痛情境下,前额区域γ振荡能反映不同类型慢性疼痛患者的自发疼痛强度.然而,目前研究仍存在γ振荡信噪比低、与其他神经振荡关系不明、产生机制复杂以及与疼痛的因果证据不足等问题.未来研究有必要采用更加敏感和标准化的分析方法,整合跨物种研究、神经调节等技术,以系统、全面地阐明γ振荡在疼痛信息处理中的作用机制,进而促进疼痛评估标准的客观化,帮助改善疼痛管理现状.

关键词：疼痛疼痛评估疼痛管理高频振荡信号

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基于颅内脑电高频振荡信号自动检测的癫痫灶定位

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航天医学与医学工程 2019年第2期32卷 167-172页

作者：陈文静阚增辉张馨月赖大坤张恒四川大学华西医院四川成都610041 电子科技大学电子科学与工程学院四川成都611731

目的研究一种基于颅内脑电高频振荡信号(high frequency oscillations,HFOs)自动检测的癫痫灶定位技术。方法针对高频噪声及癫痫样尖峰波形等信号易被误检为HFOs的问题,采用小波包滤波对信号进行预处理,然后用BP神经网络进行特征提取和... 详细信息

目的研究一种基于颅内脑电高频振荡信号(high frequency oscillations,HFOs)自动检测的癫痫灶定位技术。方法针对高频噪声及癫痫样尖峰波形等信号易被误检为HFOs的问题,采用小波包滤波对信号进行预处理,然后用BP神经网络进行特征提取和自动分类,再根据结果统计出HFOs高发区确定癫痫灶;最后,分析3位癫痫患者的颅内脑电数据,评估检测性能及病灶定位准确度。结果本文HFOs自动检测方法的灵敏度和误检率分别为90%和7.46%,其中两位局灶性癫痫患者的HFOs高发通道与癫痫灶有较强关联。结论将小波包分解和BP神经网络相结合并用于HFOs的自动检测,能在保持高灵敏度的同时有效降低其误检率。临床确诊的致痫区与HFOs高发区有较高相关性,初步证实HFOs可用于定位局灶性癫痫灶。

关键词：癫痫颅内脑电高频振荡信号 BP神经网络癫痫灶定位

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基于高频振荡信号检测的癫痫发作起始区定位研究

基于高频振荡信号检测的癫痫发作起始区定位研究

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作者：刘志峰北京邮电大学

学位级别：硕士

癫痫是由神经元异常放电而导致中枢神经系统功能短暂失常的脑部疾病,其发作的形式和强度复杂多样。约30%的癫痫患者在服用药物后发作症状未得到缓解,只能寄希望于手术切除癫痫灶以进行治疗。在术前评估时,发作起始区作为癫痫灶定位显著... 详细信息

癫痫是由神经元异常放电而导致中枢神经系统功能短暂失常的脑部疾病,其发作的形式和强度复杂多样。约30%的癫痫患者在服用药物后发作症状未得到缓解,只能寄希望于手术切除癫痫灶以进行治疗。在术前评估时,发作起始区作为癫痫灶定位显著的标志,其定位精度决定着手术的治疗效果。因此,如何实现发作起始区的准确定位具有十分重要的研究意义。目前已有多项研究表明:癫痫发作起始区内、外的高频振荡信号具有一定差异,其可被用于定位发作起始区。但传统的高频振荡信号检测多依靠人工识别,该方法效率低且主观性强。为此,本课题设计了一种高频振荡信号自动检测模型,在此基础上,将脑电图各电极触点的高频振荡与低频脑电特征相结合,共同用于发作起始区定位。本课题的研究内容主要包括以下三部分:首先,针对高频振荡信号无公开数据集的问题,本课题设计了一种初筛算法以提升信号的标定效率。该算法依据信号的波幅包络建立阈值,自动筛选出疑似片段。人工只需要对疑似片段进行最终判定即可,目前共完成2700例高频振荡信号的数据标注。其次,本课题设计了一种高频振荡信号自动检测模型。利用小波包变换方法将信号分解以提取各频段的特征,在此基础上采用改进的特征选择算法对特征进行筛选,最后通过支持向量机实现真、伪高频振荡信号的分类。实验结果表明,改进的特征选择算法对于检测效果的提升有帮助作用,其检测灵敏度为89.7%、特异性为90.7%。最后,本课题设计了两种发作起始区定位算法。(1)选择电极触点中高频振荡信号出现率和能量均值特征,通过阈值法实现发作起始区定位。其分类灵敏度为78.2%,误发现率为14.2%。(2)改进特征提取方式,将电极触点中高频振荡和低频脑电特征结合,分别利用决策树、K近邻和支持向量机算法实现发作起始区定位。实验结果表明,改进后算法各项性能指标均有提升,灵敏度为81.2%、特异性为83.6%。

关键词：癫痫发作起始区高频振荡信号时频特征提取特征选择

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基于深度学习的高频振荡信号自动检测及海马硬化型癫痫病灶定位研究

基于深度学习的高频振荡信号自动检测及海马硬化型癫痫病灶定位研...

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作者：刘橴默北京邮电大学

学位级别：硕士

癫痫(Epilepsy)是一种慢性神经疾病,我国约有900万人患有癫痫,长期反复的发作给患者的身心造成了巨大损害,也为其家庭和社会医疗带来了巨大负担。在所有的癫痫患者中,约有20%为药物难治性癫痫,针对这类患者,临床上只能通过外科手术切除... 详细信息

癫痫(Epilepsy)是一种慢性神经疾病,我国约有900万人患有癫痫,长期反复的发作给患者的身心造成了巨大损害,也为其家庭和社会医疗带来了巨大负担。在所有的癫痫患者中,约有20%为药物难治性癫痫,针对这类患者,临床上只能通过外科手术切除或热凝损毁等有创手段来治疗。因此,准确地定位致痫区是进行有效术前评估的关键。大量研究表明,颅内高频振荡(High frequency oscillations,HFOs)信号与癫痫发作关系密切,因此可作为一种新的生物标志物来指导致痫灶的定位。虽然专家视觉检测仍是HFOs分析的金标准,然而,人工分析HFOs耗时且主观性较强。此外,现有的HFOs自动检测算法存在分析角度单一、信号表征能力不足等局限;而已有的致痫灶定位方案也存在通道内信号特征挖掘不充分等不足。因此,为解决上述问题,本文针对药物难治性癫痫中的常见病理类型——海马硬化型颞叶内侧癫痫(Mesial Temporal Lobe Epilepsy-Hippocampal Sclerosis,MTLE-HS),提出了一种多分析视角的深度特征融合的自动化HFOs检测方法,实现了不同形式数据对信号模式表征的优势互补,并在此基础上提出了一种基于多特征融合的MTLE-HS病灶定位方法,实现了通道内信号全频段特征挖掘。研究中,使用临床数据验证了所提方案的有效性,证实了研究工作的价值与应用潜力。主要研究工作如下:首先,针对5例MTLE-HS患者的原始脑电信号进行预处理、初始检测等操作,筛选出HFOs备选事件集。接着,结合时频变换完成专家标注,形成私有高频振荡数据集,共计15000条标准HFOs记录。然后,设计了基于端到端双分支融合模型(End-to-end Bi-branch Fusion Neural Network,EBFNet)的高频振荡自动检测算法。构造基于ResNet1D和长短时记忆(LSTM)的混合网络,实现了带通信号时空特征的挖掘;然后构造基于空间注意力(Spatial Attention,SA)和通道注意力(Channel Attention,CA)的ResNet2D卷积神经网络,实现了时频图像关键信息的有效挖掘;构造深度特征融合模块实现了高频振荡信号的自动分类。研究中设计了多组实验验证了所提方案的有效性,在患者内部验证和跨患者的交叉验证中,分别取得了平均敏感度94.62%和92.00%,平均特异性92.70%和88.26%。通过消融实验等证实了双分支融合策略和针对每个单分支的优化策略的有效性。此外,通过计算kappa系数讨论了自动检测方法和临床金标准的一致性。最后,研究了海马硬化型颞叶内侧癫痫病灶定位方法。应用了基于通道内HFOs分布和特征偏差法的致痫灶定位方法,对临床案例进行分析,证实了 HFO作为一种生物标志物的可靠性,然而该方案囿于自动检测器的性能瓶颈,因而敏感度较低;因此,为解决这一问题,设计了基于极限梯度提升算法的多特征融合模型(Multi-Feature Fusion-XGBoost,MF-XGB)的海马硬化型癫痫病灶定位方法。将原始信号时频域等特征、δ,θ,α,β,γ等频带功率特征以及HFO相关特征组合成新的特征空间,并训练XGB决策模型,实现了通道致痫性的判别。研究中设计了多组实验验证了所提方案的有效性,在患者内部验证和跨患者的交叉验证中,分别取得了平均敏感度89.47%和68.18%,平均特异性94.83%和94.47%。此外,针对组合特征讨论了对致痫性判定重要性较高的几类特征。最后定义了一种新的致痫指数(Epileptogenicity Index,EI),对各案例进行了致痫性分析和讨论,进一步证实了本文工作的意义和实用价值。

关键词：高频振荡信号海马硬化型颞叶内侧癫痫卷积神经网络致痫灶定位极限梯度提升算法

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颅内电刺激下癫痫脑电图高频振荡信号特征研究

颅内电刺激下癫痫脑电图高频振荡信号特征研究

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作者：陈娜沈阳工业大学

学位级别：硕士

癫痫是一种由大脑同步异常放电引起的中枢系统疾病。这种疾病在全球各国的人群中都有极高的发病率。药物和手术都是治疗癫痫的主要方式。大部分病人口服抗癫痫药后癫痫症状被减轻或消除,但仍有一些癫痫无法通过药物控制,发展为药物难治... 详细信息

癫痫是一种由大脑同步异常放电引起的中枢系统疾病。这种疾病在全球各国的人群中都有极高的发病率。药物和手术都是治疗癫痫的主要方式。大部分病人口服抗癫痫药后癫痫症状被减轻或消除,但仍有一些癫痫无法通过药物控制,发展为药物难治性癫痫。这类癫痫需要手术切除致痫区,而定位致痫区是手术治疗的关键环节。通常使用颅内脑电高频振荡(High-frequency oscillations,HFO)信号来定位致痫区。在致痫区定位研究中,有的患者植入电极后长时间不发作,而利用颅内电刺激确定患者脑功能区时常常诱发癫痫发作。有研究表明,电刺激作用下诱发的脑电高频振荡信号对致痫区定位有着重大的科学价值与临床意义。但诱发癫痫发作时的脑电高频振荡信号与致痫区之间的关系缺乏研究,且定位价值仍不明确。本文基于患者的立体定向脑电图(Stereo-electroencephalography,SEEG)展开研究。对患者在癫痫发作间期、自发期和电刺激诱发期的脑电高频振荡信号发生率与致痫区的相对关系进行分析,研究利用电刺激诱发下脑电高频振荡信号特征来定位致痫区的可行性。主要研究内容如下:首先,本论文采用6位患者的脑电图数据,包括18段间期数据、20段自发期数据,和12段诱发期数据。对SEEG数据进行去干扰及双极导联处理,之后进行脑电高频振荡信号检测,对三种状态下脑电高频振荡信号发生率的差异性进行分析。然后,基于其中4位手术结果良好的患者数据,在三种状态下分别对致痫区内外进行脑电高频振荡信号特征分析。分析特征包括脑电高频振荡信号的发生通道数与总通道数占比、发生率与发生率的均值。最后得到结果:(1)患者发作间期、自发期和电刺激诱发期三种状态间的脑电高频振荡信号发生率存在显著差异;(2)致痫区内脑电高频振荡信号发生率在间期与诱发期之间差异性显著,致痫区外间期与诱发期,自发期与诱发期之间也存在差异性显著;(3)电刺激下致痫区和非致痫区检测到脑电高频振荡信号的通道数占总通道数的比例减少;(4)脑电高频振荡信号的平均变化率在致痫区内外从发作间期到自发期均为上升,在致痫区外从发作间期到诱发期为上升,而在致痫区从发作间期到诱发期为下降。本文研究表明:脑电高频振荡信号与癫痫灶存在一定关联。诱发癫痫和自发癫痫的脑电高频振荡信号发生率变化趋势相似,而电刺激诱发下脑电高频振荡信号的发生率在致痫区部分通道上显著增加。该特征可作为临床判断致痫区的一个参考指标。

关键词：癫痫立体定向脑电图电刺激高频振荡信号致痫区

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穿戴式头皮脑电图高频振荡信号测量系统设计与实现

穿戴式头皮脑电图高频振荡信号测量系统设计与实现

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作者：李伟杰沈阳工业大学

学位级别：硕士

脑电图包含有大量而丰富的大脑活动信息,通过对头皮脑电信号的检测与研究,可以深入认识大脑正常和疾病条件下的活动规律。脑电图高频振荡信号是频率大于80 Hz的脑电节律,在临床癫痫疾病诊断中具有重要的价值。现有的脑电图设备多专注于... 详细信息

脑电图包含有大量而丰富的大脑活动信息,通过对头皮脑电信号的检测与研究,可以深入认识大脑正常和疾病条件下的活动规律。脑电图高频振荡信号是频率大于80 Hz的脑电节律,在临床癫痫疾病诊断中具有重要的价值。现有的脑电图设备多专注于频率在70 Hz以下传统脑电信号采集,在脑电高频振荡信号测量中存在着成本高、带宽窄、不够便携、操作复杂、不适合居家监测等不足。本文研究了头皮脑电图高频振荡信号可穿戴式测量方法,分析了头皮脑电高频振荡信号的特点和检测方法,设计了硬件采集系统电路和无线传输电路,形成了可穿戴脑电高频振荡信号测量系统;并通过实验验证了测量信号的准确性,为癫痫患者在家庭环境下测量高频脑电图提供了条件。主要研究内容包括:(1)分析头皮脑电高频振荡信号的特性,了解脑电采集设备的发展现状,提出头皮脑电高频振荡信号采集系统的穿戴式测量方案;(2)设计头皮脑电采集系统的电路原理图,选用合适的芯片。选用ADS1299集成芯片作为模拟前端采集芯片;CC2652RB无线芯片作为微处理器,搭载外围功能芯片,实现头皮脑电高频振荡信号的采集、处理和数据的分析处理;(3)编写各个模块的控制程序,实现无线采集功能,并对头皮脑电高频信号测量系统进行性能测试与分析;通过软硬件系统测试,对头皮脑电高频信号测量实验,本系统采样率可达到16 k Hz,传输速率为200 ksps。脑电数据采集与传输中,通过蓝牙将数据发送到上位机,并对脑电高频振荡信号进行了分析。本论文开发的系统为癫痫患者居家监测高频振荡信号提供了可能。

关键词：头皮脑电图高频振荡信号模拟前端电路无线传输信号处理

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癫痫头皮和颅内脑电图中高频振荡信号分析

癫痫头皮和颅内脑电图中高频振荡信号分析

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作者：赵思远沈阳工业大学

学位级别：硕士

癫痫(Epilepsy)是一种脑神经元过度放电导致的慢性神经系统疾病。在癫痫患者中,有超过30%的患者是药物难治性癫痫,目前医治难治性癫痫的最主要手段是通过手术切除致痫区。有研究表明脑电高频振荡信号(High frequency oscillations,HFOs... 详细信息

癫痫(Epilepsy)是一种脑神经元过度放电导致的慢性神经系统疾病。在癫痫患者中,有超过30%的患者是药物难治性癫痫,目前医治难治性癫痫的最主要手段是通过手术切除致痫区。有研究表明脑电高频振荡信号(High frequency oscillations,HFOs)是一种有效的致痫区生物标志物。目前临床医生主要凭经验去分析患者的影像数据和脑电图,以此判断致痫区位置。已有研究利用立体定向脑电图检测颅内HFO,但这种方法属于有创检测方法。本文对颅内和头皮同步脑电图进行分析,并分析头皮脑电图对致痫区定位的作用,主要研究内容如下:首先,获取患者的癫痫脑电信号。利用头皮脑电采集系统采集患者头皮脑电数据,同时利用颅内植入电极采集患者的颅内脑电数据,研究患者的颅内颅外同步脑电图。两者采用长时程同步记录的方式,得到患者的同步脑电信号。其次,对患者的同步脑电信号进行预处理和高频振荡信号提取。对数据进行双极化处理,利用集合经验模态分解方法对癫痫患者的颅内颅外同步脑电图数据进行预处理。利用改进的高频振荡检查算法,结合复数小波变换、功率分析等方法,从幅值、频率、连续波个数、波形相似性等多个特征值对数据进行分析。提取患者同步脑电图数据中的高频振荡信号。最后,对患者颅内颅外脑电数据的HFO进行相关性分析,计算颅外HFO与颅内HFO的皮尔逊相关系数,并计算颅外电极与颅内电极的相对位置分布,分析电极位置分布对结果的影响。结果显示有部分颅内HFO可以传导到头皮上,并可以被检测到。在头皮电极与颅内电极实际距离在70 mm以内时,可以在头皮检测到相应的HFO。且随着频率降低,数量会增多。本文也统计了电极深度与信号传递效率的关系,结果显示电极深度在60 mm之内时,可以在头皮检测到相应的HFO,且随着频率降低,数量会增多。本研究结果表明有部分颅内HFO信号可以传递到头皮上,并且可以被检测到,该结果为临床上将头皮HFO应用到癫痫患者治疗上提供了一定的依据。对临床人工检测效率低、颅内脑电图检测给患者带来创伤大等问题的解决提供了一定的帮助。

关键词：高频振荡信号头皮脑电图立体定向脑电图相关性分析

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疼痛特异性电生理高频振荡信号的机理研究

疼痛特异性电生理高频振荡信号的机理研究

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第十九届全国心理学学术会议

作者：胡理中国科学院心理研究所

疼痛是与组织损伤或潜在组织损伤有关的不愉快的主观感觉和情绪体验(国际疼痛学会,IASP)。疼痛通常由伤害性刺激引起、伴随不愉快情绪体验的一种感觉,它不仅是一种生理上的感受,也容易受到注意、情感、期望等心理因素的影响,并与人的既... 详细信息

疼痛是与组织损伤或潜在组织损伤有关的不愉快的主观感觉和情绪体验(国际疼痛学会,IASP)。疼痛通常由伤害性刺激引起、伴随不愉快情绪体验的一种感觉,它不仅是一种生理上的感受,也容易受到注意、情感、期望等心理因素的影响,并与人的既往经历和现实的情景有关。因此,疼痛感受是一种主观体验。现阶段疼痛的诊断和治疗主要依赖于被试主观的,并不精确的痛觉评价,其主观性对痛觉的客观评估和科学诊断造成了很大的困难。然而,迄今为止,没有发现任何一种宏观神经电生理信号,可以视为判断疼痛有无或强弱的特异性低电生理指征。脑电是一种反映大脑神经活动的生物电信号,具有非侵入和极高的时间分辨率等优点,已被用于大量疼痛相关的基础和临床研究中,为理解人脑痛觉处理的神经机制作出了重大的贡献。因此,本报告将基于严谨的实验设计和先进的脑电信号分析技术(如高精度的时频空分析等),详细探讨人体疼痛电生理高频振荡信号的特征,分析电生理高频振荡信号的神经机制,及其能量与人体主观疼痛评价的关系,进而讨论其发展为客观、精确的人体疼痛感受强度生物指标的可能性。该生物指标有望成为患者疼痛主观评价的有效补充,为临床诊断中的痛觉评估和疗效评价提供客观的衡量指标,从而最终帮助缓解病人疼痛。

关键词：疼痛脑电高频振荡信号生物指标

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用于辅助癫痫灶定位的脑电高频振荡信号自动检测系统

用于辅助癫痫灶定位的脑电高频振荡信号自动检测系统

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作者：伊国胜张文普庄伟林蔡立辉 300072 天津市南开区卫津路92号

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；SEE... 详细信息

标准号: CN114159076B

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。

关键词：高频振荡信号自动检测平台学习算法癫痫灶脑电信号采集片段位置判定采集脑电信号自动检测系统检测系统快速寻找突出显示振荡信号中高频主观性记录脑电癫痫耗时医护输出计算机帮助

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基于元迁移学习的头皮脑电高频振荡信号识别方法及装置

基于元迁移学习的头皮脑电高频振荡信号识别方法及装置

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作者：郭嘉阳潘意杰庄凯龙彭学平 361000 福建省厦门市思明南路422号

本发明公开了一种基于元迁移学习的头皮脑电高频振荡信号识别方法及装置，涉及信号检测领域，通过对头皮脑电信号进行预处理；采用源域数据对端到端的卷积神经网络模型进行训练；构建包括基学习器和元学习器的元迁移学习模型，将端到端... 详细信息

标准号: CN116616800B

本发明公开了一种基于元迁移学习的头皮脑电高频振荡信号识别方法及装置，涉及信号检测领域，通过对头皮脑电信号进行预处理；采用源域数据对端到端的卷积神经网络模型进行训练；构建包括基学习器和元学习器的元迁移学习模型，将端到端的卷积神经网络模型的部分参数作为基学习器的第二特征提取器的初始参数，采用部分源域数据对基学习器进行训练，将训练得到的第二特征提取器的参数迁移至元学习器中，采用另一源域数据对元学习器进行训练；将最终训练得到的元学习器的第二特征提取器和第二分类器的参数迁移至基学习器中；并通过目标域数据进行微调，得到微调后的基学习器。解决难以获取高精度、稳定的跨个体的HFO信号的识别结果的问题。

关键词：学习器特征提取器迁移源域卷积神经网络微调预处理高频振荡信号头皮脑电信号信号检测领域初始参数头皮脑电分类器目标域对端构建学习

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