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一种基于小波变换的脑电信号癫痫特征波的识别算法
吴敏,韦志辉,汤黎明,孙玉宝,刘铁兵
.南京军区南京总医院南京市;. 南京理工大学南京市
【摘要】目的通过选取小波变换的多尺度特性算法,能够快速而准确的从脑电图信号中识别癫痫特征波。方法确定癫痫脑
电的种特定的病态波形,选取小波变换的多尺度特性算法,分析处理导标准脑电信号。结果分离出癫痫特征波,并对特征波
进行识别,从而得到对癫痫的诊断;在此基础上将癫痫特征波反映射到导标准电极,应用相关源电位软件对癫痫灶进行初步定
位。结论小波变换的多尺度特性算法可以实现对癫痫脑电信号特征波的自动检测和病灶定位,有助于临床诊断和筛查癫痫。
【关键词】小波变换;脑电图;癫痫;电生理学检测
【中图分类号】【文献标志码】【文章编号———

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前言经活动和大脑状况的有力工具。临床上将正常自发脑电信号
按频率分为节律.~、节律~、【节律
在癫痫的诊断、鉴别诊断等方面,包括常规脑电图在内的~、节律~。综合各类癫痫脑电图独
神经系统电生理学检测是最基础也是最有效的技术手段【。癫立分量分析结果,一般认为癫痫的脑电图特征是发作性高波
痫患者的脑电图上常记录到棘波、尖波、棘一慢复合波等癫痫幅电活动,其波形和频率与正常脑电波有明显差异,其中某些
样异常放电,这些异常放电可出现在患者癫痫发作期或发作间形式的电活动,具有特殊的诊断意义。典型的癫痫脑电图,常
期,富有经验的临床医务人员可据此对癫痫做出诊断,并进一见的病态波形主要有棘波、棘慢复合波、尖波等
步分型和制订相应的治疗方案。长期以来,对脑电图的判读一如图所示,而每种病态波而言,仍具有它们独特的特征。
直靠人工进行,劳动强度高,主观因素大,
筛查性质的脑电图检查。应用小波变换的多尺度特性算法对棘波是阵发性异常脑电图最基本的形式,时限为~
癫痫脑电信号进行分析,可以从标准的脑电信号中分离出癫痫/一/,具有陡峭的波形。棘波多为负相—
特征波,通过脑电特征波的机器识别以利于癫痫的自动诊断和,但有时为正相,有时还表现为双相
癫痫灶的定位。,三相的波形。
.棘慢复合波
脑电信号的癫痫特征波接着棘波出现的时限为~多数为左
右的慢波,在棘波单发性的场合称为棘慢复合波,多发性棘
人体脑电信号综合地反映了神经系统的活动,是分析神波与慢波复合时称为多棘慢复合波,统称之为棘慢复合波。
收稿日期: .尖波
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尖波与棘波类似,但时限比棘波/更长,一般为
∑一—
/一/~。为方便起见,把/作为棘波与
尖波的分界线,两者的意义无大的差异。
∑一
尖波与棘波同样,多数是负相的,但双相性,三相性的也
多,特别是具有高波幅的正相波多。与棘波同样,尖波有时呈其中为平滑算子,
散发性出现,有时呈节律地出现。负相尖波的出现与负相棘波数字脑电信号。为数字信号的小波变换。和
同样,表示其部位接近致痫灶。∈分别为低通滤波器∞和高通滤波器∞的系数,

∞
正常脑电

即