【摘 要】
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研究目的:通过人工智能ML技术,观察颞叶癫痫患者发作间期30分钟、发作前期30分钟与发作期EEG信号的演变特征,找到临床发作前的早期EEG预测时间窗,分析评估基于不同特征提取与分类方法进行EEG信号检测的效能,且将患者的有关临床特征纳入到研究中,探索ML在癫痫预测中的临床应用前景。研究方法:以对数能量熵（LogE）、中心矩（CM）、香农熵（Sha E）和排列熵（PE）为切入点,依次提取60例TLE
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研究目的:通过人工智能ML技术,观察颞叶癫痫患者发作间期30分钟、发作前期30分钟与发作期EEG信号的演变特征,找到临床发作前的早期EEG预测时间窗,分析评估基于不同特征提取与分类方法进行EEG信号检测的效能,且将患者的有关临床特征纳入到研究中,探索ML在癫痫预测中的临床应用前景。研究方法:以对数能量熵（LogE）、中心矩（CM）、香农熵（Sha E）和排列熵（PE）为切入点,依次提取60例TLE患者EEG信号特征并建立与SVM、KNN、LDA和DT等不同分类器相结合的癫痫发作预测模型。基于上述不同特征提取算法分析癫痫发作不同阶段特征演变规律、在此基础上计算TLE患者平均发作预测时间、并评估不同ML模型的EEG信号自动识别性能。通过统计学线性回归模型分析TLE患者临床特征与平均预测时间或与ML模型分类性能之间的相关性。研究结果:1、76.7%~96.7%的TLE患者发作间期到发作前期EEG信号的LogE值改变不明显,83.3%~100%的TLE患者发作前期到发作期EEG信号的LogE值升高。60例TLE患者基于LogE的平均发作预测时间约为17~20分钟。在对发作间期-发作前期-发作期等三段数据的分类任务中,LogE-SVM算法模型取得了最好的分类性能;其对所有患者的平均分类准确率为91.01%、敏感性为91.54%、特异性为91.57%。所纳入的临床因素与基于LogE算法取得的平均发作预测时间和LogE-SVM的分类效率之间无明显相关性。2、83.3%~96.7%的TLE患者发作间期到发作前期EEG信号的CM值改变不明显,80.0%~100%的TLE患者发作前期到发作期EEG信号的CM值升高。60例TLE患者基于CM的平均发作预测时间约为16~19分钟。在对发作间期-发作前期-发作期等三段数据的分类任务中,CM-SVM算法模型取得了最好的分类性能;其对所有患者的平均分类准确率为87.00%、敏感性为87.55%、特异性为88.02%。所纳入的临床因素与基于CM特征取得的平均预测时间和CMSVM的分类效率之间无明显相关性。3、73.3%~93.3%的TLE患者发作间期到发作前期EEG信号的Sha E值改变不明显,70.0%~83.3%的TLE患者发作前期到发作期EEG信号的Sha E值升高。60例TLE患者基于Sha E的平均发作预测时间约为17~22分钟。在对发作间期-发作前期-发作期等三段数据的分类任务中,Sha E-SVM算法模型取得了最好的分类性能;其对所有患者的平均分类准确率为67.05%、敏感性为66.08%、特异性为69.58%。所纳入的临床因素与基于Sha E取得的平均预测时间和Sha E-SVM的分类效率之间无明显相关性。4、76.7%~100%的TLE患者发作间期到发作前期EEG信号的PE值改变不明显,63.3%~80%的TLE患者发作前期到发作期EEG信号的PE值升高。60例TLE患者基于PE的平均发作预测时间约为19~20分钟。在对发作间期-发作前期-发作期等三段数据的分类任务中,PE-DT算法模型取得了最好的分类性能;其对所有患者的平均分类准确率为85.15%、敏感性为85.73%、特异性为86.48%。所纳入的临床因素与基于PE特征取得的预测时间和PE-DT的分类效率无明显相关性。5、四种特征与四种不同分类器结合时,对发作前期与发作期的分类准确性均达100%。研究结论:1、基于四种不同的特征提取算法可发现,发作前期多数TLE患者的EEG信号可出现早期改变。2、不同特征下的发作前期预测时间约为16-22分钟,为尽早采取有效措施避免癫痫发作或意外伤害提供宝贵时间。3、基于ML的癫痫发作预测模型普遍性、稳定性较好,推荐LogE、CM与四种分类器结合使用。
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