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脑磁图脑功能连接网络癫痫棘波识别方法研究

汇报人：

2024-01-25

目录

引言

脑磁图技术原理及数据采集

脑功能连接网络构建与分析方法

基于机器学习的癫痫棘波识别模型构建

实验设计与结果分析

结论与展望

引言

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癫痫是一种常见的神经系统疾病，对患者的生活质量和身心健康造成严重影响。

脑磁图（MEG）是一种非侵入性的脑功能成像技术，可以直接测量神经元活动产生的微弱磁场变化，具有高时间分辨率和高空间分辨率的优点。

脑功能连接网络是研究大脑不同区域间功能连接的有效方法，可以揭示癫痫等神经系统疾病的异常连接模式。

因此，研究脑磁图脑功能连接网络在癫痫棘波识别中的应用，对于深入理解癫痫的发病机制、提高癫痫的诊断和治疗水平具有重要意义。

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目前，国内外学者已经利用脑电图（EEG）和功能性磁共振成像（fMRI）等技术对癫痫患者的脑功能连接网络进行了研究，发现了一些与癫痫相关的异常连接模式。

然而，由于脑磁图技术具有更高的时间分辨率和空间分辨率，能够更准确地揭示神经元活动的动态过程，因此在癫痫等神经系统疾病的研究中具有独特优势。

近年来，随着脑磁图技术的不断发展和完善，以及计算机技术和人工智能技术的不断进步，基于脑磁图的脑功能连接网络研究已经成为神经科学领域的一个研究热点。

研究目的：本研究旨在利用脑磁图技术，结合脑功能连接网络分析方法，探讨癫痫患者大脑不同区域间的功能连接异常模式，为癫痫的发病机制研究和临床诊断治疗提供新的思路和方法。

研究内容

采集癫痫患者和健康对照者的脑磁图数据；

对脑磁图数据进行预处理和特征提取；

构建脑功能连接网络，并分析网络拓扑属性；

比较癫痫患者和健康对照者脑功能连接网络的差异；

探讨癫痫患者脑功能连接网络异常模式与癫痫发作的关系。

脑磁图技术原理及数据采集

MEG系统通常采用多通道数据采集方式，即同时采集多个位置的磁场信号，以获取更全面的大脑活动信息。

多通道数据采集

脑磁图（MEG）通过测量大脑神经元活动时产生的微弱磁场变化，来反映大脑的功能状态。这些磁场变化是由神经元内电流流动产生的，与大脑的电活动密切相关。

神经元活动产生的磁场

MEG系统采用超导量子干涉仪（SQUID）作为磁场探测器，SQUID具有极高的磁场灵敏度，能够检测到大脑神经元活动产生的微弱磁场变化。

超导量子干涉仪

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准备阶段

在进行MEG数据采集前，需要对受试者进行详细的告知和准备，包括了解实验流程、洗头、去除金属物品等。

定位与校准

使用定位设备确定受试者的头部位置，并进行系统校准，以确保采集到的数据准确可靠。

数据采集

受试者按照实验要求进行相应的任务或刺激，同时MEG系统实时采集大脑磁场信号。采集过程中需要保持环境安静，避免电磁干扰。

数据保存与备份

采集完成后，将数据保存并进行备份，以便后续分析和处理。

数据筛选

噪声去除

基线校正

数据标准化

检查并筛选出质量较好的数据段，去除明显受到干扰或信号质量较差的部分。

采用适当的滤波方法去除数据中的噪声成分，如工频干扰、环境噪声等。

对数据进行基线校正，以消除信号漂移和基线不稳定对结果的影响。

对数据进行标准化处理，使得不同受试者或不同实验条件下的数据具有可比性。

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脑功能连接网络构建与分析方法

小世界属性分析

通过计算网络的聚类系数和特征路径长度，评估网络的小世界属性，揭示网络的局部和全局信息处理能力。

模块度分析

通过模块度算法识别网络中的模块结构，揭示不同脑区间的功能分化和整合关系。

中心性分析

通过计算节点的度中心性、介数中心性等指标，评估节点在网络中的重要性，揭示关键节点在癫痫棘波传播中的作用。

癫痫棘波相关脑区的识别

通过分析癫痫患者的脑磁图数据，识别与癫痫棘波相关的异常激活脑区。

功能连接异常分析

比较癫痫患者与健康对照的功能连接网络，提取与癫痫棘波相关的异常功能连接特征。

网络拓扑属性异常分析

比较癫痫患者与健康对照的网络拓扑属性，提取与癫痫棘波相关的异常网络拓扑属性特征。

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基于机器学习的癫痫棘波识别模型构建

根据问题特点选择合适的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）、深度学习等。

算法选择

利用选定的算法和特征数据，构建并训练癫痫棘波识别模型。

模型训练

采用准确率、召回率、F1分数等指标评估模型性能。

通过调整模型参数、增加数据量、改进特征提取方法等方式优化模型性能。

优化策略

性能评估

实验设计与结果分析

数据来源

采用国际公开的癫痫脑磁图数据集，包含正常和癫痫患者的脑磁图信号。

数据预处理

对数据进行降噪、滤波等预处理操作，以消除干扰和噪声对实验结果的影响。

数据标注

由专业医生对癫痫患者的脑磁图信号进行标注，确定棘波的位置和范围。