【摘 要】
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癫痫是由脑部神经元过度放电所致的突然、反复和短暂的中枢神经系统功能失常,是一种常见的慢性神经系统疾病。它通常由神经科医生和脑电图技师通过判读异常脑电图（Electroencephalogram,EEG）来诊断。由于EEG的判读工作需要消耗大量的时间和精力,且容易漏标关键信息,所以学术界提出了多种癫痫自动检测方法。同时,已有研究发现大脑功能区域相互连接成网络,且其网络结构在癫痫发作时会发生结构的变化
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癫痫是由脑部神经元过度放电所致的突然、反复和短暂的中枢神经系统功能失常,是一种常见的慢性神经系统疾病。它通常由神经科医生和脑电图技师通过判读异常脑电图（Electroencephalogram,EEG）来诊断。由于EEG的判读工作需要消耗大量的时间和精力,且容易漏标关键信息,所以学术界提出了多种癫痫自动检测方法。同时,已有研究发现大脑功能区域相互连接成网络,且其网络结构在癫痫发作时会发生结构的变化,可作为癫痫发作的判别依据之一。本文针对使用EEG检测和判读癫痫发作的临床需求,提出了使用脑网络特征的癫痫发作检测算法,并在波士顿儿童医院CHB-MIT数据集、SIENA数据集和合作医院临床数据集的痉挛症数据集上验证算法的有效性。本论文的主要研究内容如下:（1）提出一种基于时频域的脑网络构建方法,并提取该网络的结构特征。大脑是一个典型的网络系统,癫痫患者在发作和未发作时网络会呈现出差异,在此基础上提出了一种脑网络构建方法,对皮尔逊脑网络和互信息脑网络进行融合,然后提取网络平均节点度、特征路径长度、聚类系数和模块度等网络结构特征用于判别癫痫发作。（2）提出一种基于脑网络特征的传统机器学习癫痫检测算法。上述提出的脑网络结构特征融合了传统的时域、频域特征构建特征向量。接着,利用随机森林、支持向量机作为分类器对脑电信号进行分类。为了进一步提高支持向量机分类器的检测结果,利用主成分分析方法将特征向量剔除部分冗余特征,再输入支持向量机,实现基于EEG的癫痫发作检测。（3）提出一种基于脑网络信息的Transformer癫痫检测算法。针对于传统的人工提取特征的方法不仅过程繁琐复杂,而且计算容易出错的缺点,提出了基于脑网络信息和深度学习结合的癫痫检测方法。首先采用上述脑网络构建方法得到脑网络,然后将脑网络信息和原始数据进行拼接直接作为神经网络的输入,实现端到端的癫痫发作检测。
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