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基于多通道动-静态脑功能网络特征的致痫灶定位
1
作者
伊国胜
宋景景
+3 位作者
刘强强
张文普
王江
蔡立辉
《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》
北大核心
2025年第7期693-703,共11页
癫痫是一种常见的神经系统疾病,难治性癫痫患者需通过致痫灶切除手术以摆脱疾病的困扰,癫痫病灶的定位是癫痫术前评估的最终目的.针对脑电的单通道特征无法充分提取癫痫发作过程的有效信息,本研究提出了一种融合多通道静态脑功能网络特...
癫痫是一种常见的神经系统疾病,难治性癫痫患者需通过致痫灶切除手术以摆脱疾病的困扰,癫痫病灶的定位是癫痫术前评估的最终目的.针对脑电的单通道特征无法充分提取癫痫发作过程的有效信息,本研究提出了一种融合多通道静态脑功能网络特征和动态脑功能网络特征的算法进行致痫灶定位.首先,计算致痫通道与非致痫通道的幅值包络相关性,构建癫痫脑功能网络.然后,通过计算静态脑网络的度中心性、特征向量中心性以及动态脑网络的时间相关性,提取了癫痫动-静态脑功能网络特征.最后,融合动-静态脑网络特征并使用支持向量机(SVM)进行致痫灶定位.基于13名癫痫患者的立体定向脑电图(SEEG)数据结果表明,相较于度中心性,特征向量中心性在提取致痫和非致痫通道的静态特征上更为有效,并且在定位致痫灶中表现出更好的分类效果.通过将特征向量中心性和时间相关性特征融合作为输入,使用SVM进行分类,实现了致痫灶的准确定位,其准确率达到了90.2%,并且使用融合特征与单个特征相比定位效果更好.此外,采用训练出的模型,在随机选取的一名患者的数据上进行了验证,发现模型预测的致痫区与临床切除的区域基本吻合.该算法不仅提高了致痫灶定位准确性,还提高了泛化性,也为临床上治疗癫痫提供了有效的辅助手段.
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关键词
致痫灶定位
立体定向脑电图
脑功能网络
特征向量中心性
时间相关性
机器学习
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职称材料
颞叶内侧型癫痫发作期面部肌张力障碍临床研究
2
作者
黎思娴
王圆庆
+3 位作者
姚晨
张敏华
张蔓
蔡晓东
《中国神经精神疾病杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期580-585,共6页
目的研究颞叶内侧型癫痫发作期面部肌张力障碍的临床及电生理特征。方法收集2019年7月1日至2023年9月1日在深圳市第二人民医院功能神经科进行癫痫术前评估证实起源于单侧颞叶结构并行外科手术治疗的颞叶内侧型癫痫患者,所有患者术后随...
目的研究颞叶内侧型癫痫发作期面部肌张力障碍的临床及电生理特征。方法收集2019年7月1日至2023年9月1日在深圳市第二人民医院功能神经科进行癫痫术前评估证实起源于单侧颞叶结构并行外科手术治疗的颞叶内侧型癫痫患者,所有患者术后随访至少1年且无发作,分析每例患者发作期的临床症状,筛选出发作期有面部肌张力障碍成分的患者并总结该症状的临床及电生理特征。结果47例颞叶内侧型癫痫患者中有19例在发作期出现面部肌张力障碍,其中11例脑电图为右侧起始,8例为左侧起始;15例在发作期前1/3时段出现面部肌张力障碍;15例为双侧面部肌肉对称性收缩;13例伴随负性表情,5例为中性表情,1例在不同次发作中可表现为负性或正性表情;19例患者均无口角下拉成分。19例患者中5例行立体定向脑电图监测,其中3例为双侧植入,2例为单侧植入,监测结果显示颞叶内侧结构、岛叶及眶部均参与发作期面部肌张力障碍。结论颞叶内侧型癫痫多在发作期前1/3时段出现面部肌张力障碍,多表现为双侧面部肌肉对称性收缩,定侧价值有限,多伴随负性表情,无口角下拉成分,该症状涉及较广泛的脑网络结构。
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关键词
癫痫发作
发作期面部肌张力障碍
定侧价值
面部表情
立体定向脑电图
颞叶内侧型癫痫
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职称材料
基于脑电信号预发作数据段选取的癫痫发作预测
被引量：
9
3
作者
王雅静
王群
+3 位作者
李博闻
刘志文
朴媛媛
遇涛
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期2258-2265,共8页
为了提高癫痫发作预测的准确性,提出针对病患个体进行癫痫发作预测的算法,包括特征提取、预发作数据段选取、特征挑选与导联挑选.算法采用半重叠的2 s窗对每个导联分别提取时频特征和空域特征.从发作前期选择与发作间期相比具有最大线...
为了提高癫痫发作预测的准确性,提出针对病患个体进行癫痫发作预测的算法,包括特征提取、预发作数据段选取、特征挑选与导联挑选.算法采用半重叠的2 s窗对每个导联分别提取时频特征和空域特征.从发作前期选择与发作间期相比具有最大线性可分性的连续10 min数据作为预发作数据段的有效正样本.算法通过弹性网进行特征挑选,再基于所选特征通过贪婪算法选择有效导联,将有效导联的有效特征输入到分类器中.将该算法在MIT公共头皮脑电数据库和宣武医院收集的数据集上进行测试,测试结果为:在MIT数据库上的击中率为95.76%,假阳性率为0.1073 h−1;在宣武医院数据集上的击中率为97.80%,假阳性率为0.0453 h−1.结果表明,该算法具有较高的击中率和较低的假阳性率.
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关键词
癫痫发作预测
头皮脑电图(
seeg
)
患者特异性
特征挑选
预发作数据段选取
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职称材料
题名
基于多通道动-静态脑功能网络特征的致痫灶定位
1
作者
伊国胜
宋景景
刘强强
张文普
王江
蔡立辉
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
瑞金医院
天津工业大学生命科学学院
出处
《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》
北大核心
2025年第7期693-703,共11页
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(62201380)
上海市卫生健康委员会面上项目(202340291).
文摘
癫痫是一种常见的神经系统疾病,难治性癫痫患者需通过致痫灶切除手术以摆脱疾病的困扰,癫痫病灶的定位是癫痫术前评估的最终目的.针对脑电的单通道特征无法充分提取癫痫发作过程的有效信息,本研究提出了一种融合多通道静态脑功能网络特征和动态脑功能网络特征的算法进行致痫灶定位.首先,计算致痫通道与非致痫通道的幅值包络相关性,构建癫痫脑功能网络.然后,通过计算静态脑网络的度中心性、特征向量中心性以及动态脑网络的时间相关性,提取了癫痫动-静态脑功能网络特征.最后,融合动-静态脑网络特征并使用支持向量机(SVM)进行致痫灶定位.基于13名癫痫患者的立体定向脑电图(SEEG)数据结果表明,相较于度中心性,特征向量中心性在提取致痫和非致痫通道的静态特征上更为有效,并且在定位致痫灶中表现出更好的分类效果.通过将特征向量中心性和时间相关性特征融合作为输入,使用SVM进行分类,实现了致痫灶的准确定位,其准确率达到了90.2%,并且使用融合特征与单个特征相比定位效果更好.此外,采用训练出的模型,在随机选取的一名患者的数据上进行了验证,发现模型预测的致痫区与临床切除的区域基本吻合.该算法不仅提高了致痫灶定位准确性,还提高了泛化性,也为临床上治疗癫痫提供了有效的辅助手段.
关键词
致痫灶定位
立体定向脑电图
脑功能网络
特征向量中心性
时间相关性
机器学习
Keywords
epileptogenic zone localization
stereotactic
electroencephalogram
(
seeg
)
brain functional network
eigenvector centrality
temporal correlation
machine learning
分类号
TK448.21 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
颞叶内侧型癫痫发作期面部肌张力障碍临床研究
2
作者
黎思娴
王圆庆
姚晨
张敏华
张蔓
蔡晓东
机构
深圳市第二人民医院功能神经科
出处
《中国神经精神疾病杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期580-585,共6页
基金
CAAE癫痫科研基金-UCB基金(编号:CU-2024-007)。
文摘
目的研究颞叶内侧型癫痫发作期面部肌张力障碍的临床及电生理特征。方法收集2019年7月1日至2023年9月1日在深圳市第二人民医院功能神经科进行癫痫术前评估证实起源于单侧颞叶结构并行外科手术治疗的颞叶内侧型癫痫患者,所有患者术后随访至少1年且无发作,分析每例患者发作期的临床症状,筛选出发作期有面部肌张力障碍成分的患者并总结该症状的临床及电生理特征。结果47例颞叶内侧型癫痫患者中有19例在发作期出现面部肌张力障碍,其中11例脑电图为右侧起始,8例为左侧起始;15例在发作期前1/3时段出现面部肌张力障碍;15例为双侧面部肌肉对称性收缩;13例伴随负性表情,5例为中性表情,1例在不同次发作中可表现为负性或正性表情;19例患者均无口角下拉成分。19例患者中5例行立体定向脑电图监测,其中3例为双侧植入,2例为单侧植入,监测结果显示颞叶内侧结构、岛叶及眶部均参与发作期面部肌张力障碍。结论颞叶内侧型癫痫多在发作期前1/3时段出现面部肌张力障碍,多表现为双侧面部肌肉对称性收缩,定侧价值有限,多伴随负性表情,无口角下拉成分,该症状涉及较广泛的脑网络结构。
关键词
癫痫发作
发作期面部肌张力障碍
定侧价值
面部表情
立体定向脑电图
颞叶内侧型癫痫
Keywords
Seizure
Ictal facial dystonia
Lateralizing value
Facial emotional expression
stereotactic
electroencephalogram
Medial temporal lobe epilepsy
分类号
R742.1 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
基于脑电信号预发作数据段选取的癫痫发作预测
被引量：
9
3
作者
王雅静
王群
李博闻
刘志文
朴媛媛
遇涛
机构
北京理工大学信息与电子学院
首都医科大学宣武医院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期2258-2265,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(81771395).
文摘
为了提高癫痫发作预测的准确性,提出针对病患个体进行癫痫发作预测的算法,包括特征提取、预发作数据段选取、特征挑选与导联挑选.算法采用半重叠的2 s窗对每个导联分别提取时频特征和空域特征.从发作前期选择与发作间期相比具有最大线性可分性的连续10 min数据作为预发作数据段的有效正样本.算法通过弹性网进行特征挑选,再基于所选特征通过贪婪算法选择有效导联,将有效导联的有效特征输入到分类器中.将该算法在MIT公共头皮脑电数据库和宣武医院收集的数据集上进行测试,测试结果为:在MIT数据库上的击中率为95.76%,假阳性率为0.1073 h−1;在宣武医院数据集上的击中率为97.80%,假阳性率为0.0453 h−1.结果表明,该算法具有较高的击中率和较低的假阳性率.
关键词
癫痫发作预测
头皮脑电图(
seeg
)
患者特异性
特征挑选
预发作数据段选取
Keywords
seizure prediction
scalp
electroencephalogram
(
seeg
)
patient-specific
feature selection
pre-ictal period selection
分类号
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多通道动-静态脑功能网络特征的致痫灶定位
伊国胜
宋景景
刘强强
张文普
王江
蔡立辉
《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
颞叶内侧型癫痫发作期面部肌张力障碍临床研究
黎思娴
王圆庆
姚晨
张敏华
张蔓
蔡晓东
《中国神经精神疾病杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于脑电信号预发作数据段选取的癫痫发作预测
王雅静
王群
李博闻
刘志文
朴媛媛
遇涛
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
9
在线阅读
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职称材料
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