短時(shí)能量的腦電高頻振蕩節(jié)律的特征提取方法研究

廣東工業(yè)大學(xué) 張春玲 杜玉曉

癲癇是比較常見的神經(jīng)系統(tǒng)疾病之一，腦電圖是臨床上診斷癲癇的必要的手段之一，醫(yī)生通過人工識(shí)別腦電圖的高頻振蕩節(jié)律出現(xiàn)的位置來診斷和治療癲癇。定位癲癇始發(fā)區(qū)（Seizure Onset Zone，SOZ）是術(shù)前評(píng)估的關(guān)鍵，高頻振蕩的意義體現(xiàn)在對(duì)癲癇發(fā)作始發(fā)區(qū)的準(zhǔn)確定位，因此對(duì)于高頻振蕩節(jié)律特征提取方法的研究是很有必要的。

腦電信號(hào)是一種非平穩(wěn)性信號(hào)，即腦電的統(tǒng)計(jì)信號(hào)會(huì)隨著時(shí)間而變化，且攜帶了生理和病例信息。普遍認(rèn)為，腦電信號(hào)中80-500Hz頻率的信號(hào)被稱為高頻振蕩節(jié)律。高頻振蕩節(jié)律特征的提取包括時(shí)域、頻域、時(shí)頻域特征提取。

本文創(chuàng)新性提出一種短時(shí)能量的腦電高頻振蕩節(jié)律的特征提取方法，利用這種特征去識(shí)別并定位SOZ。通過仿真實(shí)驗(yàn)，說明這個(gè)特征可以有效的定位SOZ，大大的提高了醫(yī)生的診斷效率。

1 腦電信號(hào)的預(yù)處理

腦電信號(hào)預(yù)處理是為了提高信噪比，去噪，得到比較干凈的數(shù)據(jù)，便于后續(xù)特征提取。預(yù)處理過程主要包括歸一化、去噪、濾波、分幀等。腦電信號(hào)的預(yù)處理過程如圖1所示。

圖1 腦電信號(hào)預(yù)處理

歸一化是為了方便后續(xù)數(shù)據(jù)的處理，將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入[-1,1]區(qū)間。腦電信號(hào)是一種強(qiáng)度很弱的電生理信號(hào)，在微伏數(shù)量級(jí)，在測(cè)量時(shí)不可避免會(huì)產(chǎn)生一些干擾，形成偽跡。所以去噪是不可缺失的一步，目的是提高信噪比。由于高頻振蕩節(jié)律是頻率在80-500Hz之間信號(hào)，所以需要設(shè)計(jì)一個(gè)帶通濾波器，將除了80-500Hz以外的其他頻段的數(shù)據(jù)過濾。最后將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，以便后續(xù)的分幀和提取特征。

2 短時(shí)能量特征的提取

短時(shí)能量是反應(yīng)信號(hào)強(qiáng)度的度量參數(shù)，可以反映信號(hào)的幅度變換。在語音識(shí)別中，短時(shí)能量的用途是可以區(qū)分清音和濁音，實(shí)驗(yàn)表明濁音的能量要明顯高于清音。短時(shí)能量一般是用于語音信號(hào)中。本文中將短時(shí)能量作為高頻振蕩節(jié)律的特征，短時(shí)能量的計(jì)算方法是使用均方法提取濾波后腦電信號(hào)的均方值，短時(shí)能量能夠反映腦電信號(hào)在高頻振蕩節(jié)律時(shí)幅值大小的變化。

設(shè)腦電波形時(shí)域信號(hào)為x(n)，加窗函數(shù)w(n)分幀處理后得到第i幀腦電信號(hào)為yi(n)，則yi(n)滿足：

其中，w(n)為窗函數(shù)，一般采用矩形窗或者是漢明窗；yi(n)是一幀的數(shù)值，L為幀長(zhǎng)；inc為幀移長(zhǎng)度；fn為分幀后的總幀數(shù)。

計(jì)算第i幀信號(hào)的短時(shí)能量值可以用均方法計(jì)算，其表達(dá)式如下：

其中，E(i)為短時(shí)能量的估計(jì)值，yi(n)為腦電信號(hào)的幅值。

如圖2所示，選取了兩組數(shù)據(jù)（分別是高頻振蕩節(jié)律和非高頻振蕩節(jié)律）的各自100個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，可以看出非高頻振蕩節(jié)律的短時(shí)能量數(shù)值很小甚至接近于0，說明可以根據(jù)短時(shí)能量特征找到高頻振蕩節(jié)律的。

圖2 高頻振蕩節(jié)律和非高頻振蕩節(jié)律的短時(shí)能量對(duì)比圖

3 仿真結(jié)果分析

本文數(shù)據(jù)來源是廣東省某醫(yī)院，是患有難治性癲癇病人在術(shù)前監(jiān)測(cè)的顱內(nèi)腦電數(shù)據(jù)，本文采用了5個(gè)癲癇病人的數(shù)據(jù)，以其中一名患者的全部62根導(dǎo)聯(lián)為例。將這名患者的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后，分幀，計(jì)算短時(shí)能量值。如圖3所示，有某些導(dǎo)聯(lián)的短時(shí)能量值較大，說明這些導(dǎo)聯(lián)的幅值較大。這里將采用全部導(dǎo)聯(lián)的短時(shí)能量的均值作為閾值，當(dāng)某一個(gè)導(dǎo)聯(lián)的短時(shí)平均能量高于所設(shè)置的閾值的導(dǎo)聯(lián)就可以被認(rèn)為是疑似癲癇始發(fā)區(qū)導(dǎo)聯(lián)，定位到疑似癲癇始發(fā)區(qū)導(dǎo)聯(lián)后，醫(yī)生就可以重點(diǎn)關(guān)注這些導(dǎo)聯(lián)，其他的導(dǎo)聯(lián)可以少觀測(cè)。

圖3 某一個(gè)病人的全部62根導(dǎo)聯(lián)的短時(shí)能量估計(jì)值結(jié)果

如圖4所示，某一個(gè)病人的第38號(hào)導(dǎo)聯(lián)的波形圖和短時(shí)能量圖，從圖4中可知，當(dāng)某一個(gè)時(shí)間的振幅較大時(shí)，短時(shí)能量的值相應(yīng)的也變大。

圖4 某一個(gè)病人的第38根導(dǎo)聯(lián)的波形圖及對(duì)應(yīng)時(shí)間的短時(shí)能量估計(jì)值

這里采用全部導(dǎo)聯(lián)的短時(shí)能量估計(jì)的均值作為閾值，短時(shí)平均能量估計(jì)高于所設(shè)置的閾值的導(dǎo)聯(lián)就被認(rèn)為是疑似癲癇始發(fā)區(qū)導(dǎo)聯(lián)。如圖5左圖是62個(gè)導(dǎo)聯(lián)的每個(gè)導(dǎo)聯(lián)各自的短時(shí)能量估計(jì)值的連線，從圖中可知，有一些導(dǎo)聯(lián)的短時(shí)能量估計(jì)值相對(duì)大，說明其所在導(dǎo)聯(lián)的幅值較大，所設(shè)的閾值就是中間的紅色線，可看到62個(gè)導(dǎo)聯(lián)中有某些的導(dǎo)聯(lián)的短時(shí)能量估計(jì)值高于閾值，高于紅色線就可以把它認(rèn)為是疑似癲癇始發(fā)區(qū)導(dǎo)聯(lián)。如圖5右圖，是篩選出來的高于閾值的導(dǎo)聯(lián)的短時(shí)能量估計(jì)值的圖，從中可知，高于閾值的導(dǎo)聯(lián)包括了圖中所列舉的導(dǎo)聯(lián)。

圖5 全部導(dǎo)聯(lián)的短時(shí)平均能量估計(jì)值及篩選出來的導(dǎo)聯(lián)短時(shí)平均能量估計(jì)值

這里從靈敏度和特異性兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)該方法做出評(píng)價(jià)。靈敏度和特異性的表達(dá)公式分別為：，。其中TP為真陽性，是指通過特征提取定位的疑似導(dǎo)聯(lián)中最終包含癲癇致病灶的導(dǎo)聯(lián)數(shù)；TN為真陰性，是指除了通過特征提取定位的疑似導(dǎo)聯(lián)以外的其他導(dǎo)聯(lián)個(gè)數(shù)；FP為假陽性，是指通過特征提取定位的疑似導(dǎo)聯(lián)中最終確定不包含癲癇致病灶的導(dǎo)聯(lián)數(shù)；FN為假陰性，是指除了通過特征提取定位的疑似導(dǎo)聯(lián)以外，最終確定包含癲癇致病灶的導(dǎo)聯(lián)數(shù)中包含其他導(dǎo)聯(lián)的個(gè)數(shù)。

下面將短時(shí)能量特征提取的篩選結(jié)果與前期領(lǐng)域?qū)＜叶ㄎ坏腟OZ的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，如表1所示。

表1 短時(shí)能量特征提取的篩選結(jié)果與前期領(lǐng)域?qū)＜叶ㄎ坏腟OZ的結(jié)果對(duì)比

從表1中可知，對(duì)于以上的5個(gè)患者而言，基于短時(shí)能量的高頻特征提取與定位的靈敏度和特異性都很高，說明癲癇致病灶的定位效果還是比較理想的，說明本方法具有一定的臨床適用性。

結(jié)論：本文提出了一種基于短時(shí)能量的高頻振蕩節(jié)律特征的提取方法，通過matlab仿真實(shí)驗(yàn)分析可知，提出的基于短時(shí)能量的高頻振蕩節(jié)律特征的提取方法具有一定的可行性，能夠分析和確定癲癇患者的發(fā)作始發(fā)區(qū)，提高了醫(yī)生的診斷效率，縮短了診斷和治療的時(shí)間。