基于深度神经网络的个性化睡眠癫痫发作预测

• 作者: 程晨晨 尤波 刘燕 戴亚康
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 关键词: 癫痫发作预测 睡眠脑电(EEG) 深度神经网络 个性化
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: “智能医疗及医学图像处理”专辑|Intelligent Medical Treatment and Medical Image Processing
• 页码范围: 333-342
• 页数: 10页
• 分类号: R318
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202104005

摘要

现有癫痫发作预测方法存在精度较低、错误报警率较高、癫痫患者睡眠脑电特异性、致痫灶位置和类型不同导致脑电信号存在差异的问题.文中提出基于深度神经网络的个性化睡眠癫痫发作预测方法,帮助医生和患者采取及时有效的治疗措施,降低患者患并发症和猝死的概率.对原始脑电信号滤波和分段以去除噪声,保证短时间内触发警报,利用离散小波变换分解信号并提取统计特征表征脑电信号时频特征.再应用双向长短期记忆网络挖掘最具鉴别能力的特征并结合留一法分类,经过决策过程优化得到预测结果.在不同频带限制条件下的实验表明,与睡眠癫痫相关的δ频带信号是影响发作预测性能的重要因素.相比现有睡眠癫痫预测方法,文中方法性能较优.