申请/专利权人：华南师范大学

申请日：2023-07-26

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN116712089B

主分类号：A61B5/369

分类号：A61B5/369;G06F18/241;G06F18/10;G06N3/04;G06N3/0895;G06N3/0442;A61B5/372;A61B5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.09.26#实质审查的生效;2023.09.08#公开

摘要：本发明公开了富集癫痫发作间期的癫痫样放电和预测致病灶的方法，包括：获取患者癫痫发作间期的立体定向脑电信号；对立体定向脑电信号进行预处理，获取处理后的立体定向脑电信号；将处理后的立体定向脑电信号划分为训练集和测试集，采用滑动窗口将训练集划分为若干个信号片段，基于Transformer编码器模型对信号片段进行自监督重构训练，获取训练好的Transformer编码器模型；将测试集输入训练好的Transformer编码器模型，获取每个信号片段的重构值，将每个信号片段的重构值与立体定向脑电信号值进行比较，获取每个信号片段与背景信号的偏离值；本发明提高患者癫痫发作区的分类准确率。

主权项：1.富集癫痫发作间期的癫痫样放电和预测致病灶的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取患者癫痫发作间期的立体定向脑电信号；对所述立体定向脑电信号进行预处理，获取处理后的立体定向脑电信号；将所述处理后的立体定向脑电信号划分为训练集和测试集，采用滑动窗口将所述训练集划分为若干个信号片段，基于Transformer编码器模型对所述信号片段进行自监督重构训练，获取训练好的Transformer编码器模型；采用滑动窗口之前需要将所述滑动窗口进行遮盖和位置编码，具体包括：将所述滑动窗口中间位置用0进行遮盖；采用正余弦函数进行位置编码；采用滑动窗口将所述训练集划分为若干个信号片段，基于Transformer编码器模型对所述信号片段进行自监督重构训练，获取训练好的Transformer编码器模型的方法为： 其中，PE为位置编码，pos为位置，i为维度，dmodel为维度大小，偶数维度使用正弦函数，奇数维度使用余弦函数；Q为查询向量，K为被查询信息与其他信息的相关性的向量，V为被查询信息的向量，dk为维度大小；将所述测试集输入所述训练好的Transformer编码器模型，获取每个信号片段的重构值，将所述每个信号片段的重构值与立体定向脑电信号值进行比较，获取每个信号片段与立体定向脑电信号的偏离值；将所述每个信号片段的重构值与立体定向脑电信号值进行比较，获取每个信号片段与立体定向脑电信号的偏离值的方法为： 其中，MSE为均方差函数，n为信号片段内信号点的个数，Yi为第i个真实信号，为第i个预测信号；设置偏离值的阈值，提取出所有超过所述偏离值的阈值的信号片段，基于所述信号片段进行处理，获取平均后的信号片段；将所述平均后的信号片段输入双向长短期记忆递归神经网络模型进行所述立体定向脑电信号分类并评估，完成癫痫发作间期富集癫痫样放电和预测致痫灶。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南师范大学 富集癫痫发作间期的癫痫样放电和预测致病灶的方法

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