0 引言

    癲癇（epilepsy）即俗稱的“羊角風”或“羊癲風”，是大腦神經(jīng)元突發(fā)性異常放電,，導(dǎo)致短暫的大腦功能障礙的一種慢性疾病,。癲癇發(fā)作類型可分為：全面性發(fā)作、部分性發(fā)作,、繼發(fā)全面性發(fā)作,。由于癲癇發(fā)病的突然性，患者容易出現(xiàn)摔傷,、燙傷,、溺水、交通事故等,。癲癇患者會出現(xiàn)記憶障礙,、智力下降、性格改變等嚴重的認知障礙。除此以外,，癲癇的危害還體現(xiàn)在精神上的危害,，癲癇患者經(jīng)常被社會歧視，患者精神壓抑,，身心健康受到極大的影響,。鑒于癲癇病癥病發(fā)的普遍性和危害性，對癲癇的致病機理,、臨床檢測和病灶定位成為研究的重點和難點,。

    癲癇疾病的診斷主要通過臨床病史和腦電圖檢查，棘波作為癲癇特征波,，其檢測對判斷是否患有癲癇具有決定意義,。近年來，隨著信號分析處理和計算機輔助智能診斷技術(shù)的迅速發(fā)展,，研究主要有兩個方向：(1)用信號分析的方法直接對腦電進行分析,，找到腦電信號某些參數(shù)的差異來進行預(yù)測，例如,，TIBDEWAL M N^[1]等人基于方差和多重熵對癲癇/非癲癇腦電信號進行統(tǒng)計分析,；朱東升^[2]和徐亞寧^[3]通過對患者發(fā)病信息進行基于傅里葉變換的功率譜分析，與正常腦電信號進行對比得到癲癇發(fā)作的腦電特征,，但由于腦電信號屬于多組分非平穩(wěn)偽隨機信號,，傅里葉變換與其適應(yīng)性不好，其預(yù)測準確率不高,；王鵬翔^[4]等人采用基于小波變換的癲癇腦電特征波識別算法,，實現(xiàn)對信號的分析。(2)用信號分析的方法與機器學(xué)習分類算法相結(jié)合來對癲癇信號進行處理,，例如,，BEHNAM M^[5]等設(shè)計了一種基于癲癇模極大值模式的癲癇發(fā)作特異性小波，其對捕獲的腦電信號進行建模,，通過AdaBoost分類器實現(xiàn)癲癇發(fā)作的檢測與分類,；PATIDAR S^[6]等采用基于TQWT的Kraskov熵的分析方法對癲癇腦電信號進行單特征檢測；趙建林^[7]等和韓敏^[8]通過小波分析與支持向量機SVM分類器對正常腦電與癲癇腦電進行分類,；李牧瀟^[9]提取所需腦電信號的樣本熵作為特征向量,，再運用極限學(xué)習機算法進行分類識別，但SVM和極限學(xué)習機分類算法對于非線性分類沒有一個通用的解決方案,，故其準確率也不是很高,。

    基于以上問題，本文提出了基于小波變換和模極大值算法的癲癇檢測方法,。

1 癲癇特征波提取

1.1 腦電信號的癲癇特征波

    人體腦電信號是腦神經(jīng)細胞電生理活動在大腦皮層或頭皮表面的總體反映,。腦電信號中包含了大量的生理與疾病信息,，臨床中將腦電信號根據(jù)不同的頻率主要分為4個頻帶，分別為慢波,、α波,、快波及中快波。棘波和尖波是根據(jù)其波形相比信號的其他部分顯著尖銳的特征分類的,，其有別于形成其他的背景活動的波和節(jié)律,。

    典型的癲癇特征波即由棘波、尖波和慢波組成,，常見的有棘波,、尖波、棘-慢復(fù)合波和尖慢復(fù)合波等,，如圖1所示,。

    其中，棘波是一種陣發(fā)性的異常腦電圖的基本形式,，一般時限為20～70 ms,，其波形較為陡峭，一般處于負相波形,，部分處于正相波形,，有時還會處于雙相或者三相波形。棘慢復(fù)合波是接著棘波出現(xiàn)的時長為200～500 ms的慢波,。而尖波與棘波類似,但時長比棘波更長,，兩者都是負相和雙相性，一般也有三相性,，尤其是高波幅的正相波較多,。尖慢復(fù)合波為慢波接著尖波出現(xiàn)形成的復(fù)合波,，尖波時長多為80～120 ms,，接著尖波的慢波時長大約為500～1 000 ms^[10]。

    癲癇腦電信號含有顯著的棘波特征波,，故對棘波進行識別,，從而實現(xiàn)癲癇腦電信號的特征提取的方法具有可行性和可靠性。本研究通過小波變換和模極大值檢測對棘波進行識別,。

1.2 特征提取

    小波分析是一種非常有效的信號時頻分析方法^[11],，它將時域的一維信號變換至時間/尺度的二維空間，對于處理時變信號具有獨特的優(yōu)越性,。

    連續(xù)小波變換過程（CWT）^[12]可以由下式表示：

    當變換尺度a較小時^[3],，中心頻率較高，帶寬較寬,；反之,，a較大時,，中心頻率較低，帶寬較窄,。而棘波是腦電波中相對高頻的成分,，其信息更有可能出現(xiàn)在小尺度層次上。

    模極大值算法是一種基于小波分析的算法,，在小波分析的基礎(chǔ)上對信號進行奇異點判斷與分析,。本文采用細化算法計算模極大值列^[11]。細化算法函數(shù)的表達式為：

    結(jié)合小波變換與模極大值法,，選取小尺度的小波模極大值系數(shù)WTMM_a,，b作為特征波。通過分析各個尺度小波模極大值系數(shù)WTMM_a,，b的變化情況,，可以篩選出特征波中的棘波嫌疑點，將棘波與低頻分量分離,。

2 實驗分析

    為驗證算法的有效性,，本實驗使用的癲癇腦電數(shù)據(jù)來源于美國權(quán)威的CHB-MIT Scalp EEG Database^[13-14]。該數(shù)據(jù)庫記錄癲癇患者發(fā)作期的腦電圖,，記錄共23個文件,，來自22名受試者（5名男性，年齡在3～22歲; 17名女性,，年齡在1.5～19歲）,。所有信號都以256 Hz采樣率、16位分辨率進行采樣,。此外,，該數(shù)據(jù)記錄已進行了初步處理，去除環(huán)境干擾及眼跡干擾等噪聲,，并且已經(jīng)標明了發(fā)作期的時間節(jié)點,，可直接應(yīng)用于癲癇數(shù)據(jù)分析。

    根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,，癲癇致病灶位置最常見于電極網(wǎng)絡(luò)的額極和前顳,、中顳、后顳區(qū)域,，對應(yīng)的電極為Fp1,、Fp2、F7,、F8,、T3、T4,、T5,、T6（采用國際10-20系統(tǒng)的EEG電極位置）共8個電極,，故在實驗中采用這8個電極中的數(shù)據(jù)進行特征波提取。下述實驗以Fp1通道為例,。

    首先將數(shù)據(jù)庫中的原始腦電信號分割成數(shù)據(jù)長度為1 024個數(shù)據(jù)點的區(qū)段,對其進行小波分析,，分解級數(shù)為10級，抽樣率為256,，迭代次數(shù)為6,。以db4小波為基小波，其母小波函數(shù)圖如圖2所示,。其中橫坐標為消失矩階數(shù),，無單位；縱坐標為小波函數(shù)值,，無單位,。

    以病例Chb01/、001號記錄中Fp1通道的0.5s~4.5 s處共1 024個樣點為例進行實驗,。小波分析后,，以通道Fp1為例，部分層次的結(jié)果如圖3所示,，橫坐標n為數(shù)據(jù)點點數(shù),。

    再對小波變換結(jié)果矩陣中每個小波細節(jié)d1~d10層次按2中步驟進行模極大值計算，由式(5)檢驗奇異點,，得到模極大值列在部分層次上的結(jié)果如圖4所示,。

    進一步對奇異點模極大值列頻帶間的變化趨勢進行統(tǒng)計分析，以篩選出懷疑棘波值點,。識別算法如下：

    (1)設(shè)定一閾值ε>0,，對于1≤a≤5、任意點數(shù)1≤x≤1 024,，若有|WTMM(a,，x)|<ε，則WTMM(a,，x)=0,；

    (2)1≤a≤6,，令WTMM(a,，1)=WTMM(a，1024)=0,，降低由于區(qū)段邊緣包含不完整特征波而造成的誤判的錯誤率,；

    (3)由于棘波的時長多為20~80 ms之間，棘波懷疑點的大量信息更有可能出現(xiàn)在d1,、d2,、d3 3個層次上,，故取特征波為：

    由此得到擬合曲面，圖5為棘波嫌疑點的擬合曲面,，圖6為非棘波嫌疑點的擬合曲面,。

    最后通過上述部分對特征值波列的篩選，得到檢測出的棘波值列,，提取出的棘波值列與原始腦電信號的對比如圖7所示,。圖7(a)為經(jīng)該檢測算法提取到的棘波值列，圖7(b)為原始腦電信號,。

    對19例癲癇患者腦電棘波進行檢測,，根據(jù)患者被測時的狀態(tài)分為發(fā)作期和發(fā)作間期兩個數(shù)據(jù)集，得到了高的棘波識別率,，結(jié)果如表1所示,。

    由以上結(jié)果可以看出，小波變換-模極大值檢測法可以有效地對棘波個數(shù)進行檢測,。對不同的腦電信號,，由于個體差異、干擾等因素,，準確率不同,。與專家檢測的棘波個數(shù)相對比，其準確率在19例樣本中最低也可達92.5%,。發(fā)作期和發(fā)作間期兩個數(shù)據(jù)集檢測到的棘波個數(shù)的分布如圖8所示,。采用統(tǒng)計學(xué)原理對棘波個數(shù)數(shù)據(jù)進行單方差分析[15]，結(jié)果如圖9所示,。

    通過觀察棘波個數(shù)分布圖和單方差分析圖,，可得出以下結(jié)論：對于固定長度的原始信號，本系統(tǒng)檢測到的癲癇發(fā)作期及發(fā)作間期的腦電信號棘波個數(shù)有明顯的差別,，發(fā)作期的棘波個數(shù)比例明顯高于發(fā)作間期,，這印證了本檢測方法可以作為判斷癲癇是否發(fā)作的依據(jù)。

3 結(jié)論

    本研究將小波變換和模極大值算法結(jié)合適應(yīng)了腦電信號非平穩(wěn),、多組分的特征,，研究了多種特征參數(shù)對腦電癲癇信號的影響，并運用了細化函數(shù)這一簡單,、高效,、高精度的算法。通過分析和實驗驗證采用小波分析結(jié)合模極大值算法對腦電信號進行分析時,，診斷準確率在92.5%以上,，效果理想。

    本研究可以在臨床上幫助醫(yī)生更好地對癲癇患者進行診斷,。下一步工作是對癲癇病灶進行定位,，并盡可能實現(xiàn)對癲癇病發(fā)作的預(yù)測,。

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作者信息:

劉光達,，王依萌,，胡秋月，馬孟澤,，蔡  靖

(吉林大學(xué) 儀器科學(xué)與電氣工程學(xué)院,，吉林 長春130061)