基于视频脑电的儿童运动性癫痫发作检测算法研究

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儿童运动性癫痫是危害性最大癫痫类别之一,它是导致癫痫猝死(SUDEP)的主要成因。及时检测儿童运动性癫痫的发作,使患儿得到及时看护、治疗是至关重要的。由于医疗资源的有限,医师无暇去对患儿的长时间视频脑电图进行查看。因此,基于机器学习和深度学习技术的儿童运动性癫痫发作检测具有很好的应用价值和发展前景。当前脑电信号(EEG)被视作癫痫检测的主流方法,并以此发展出许多针对EEG的特征提取方法和基于EEG的癫痫发作检测算法。但这些方法还存在着一些问题:1)EEG不易采集,且容易对患儿头部造成伤害,还会约束患儿的行动;2)仅利用了EEG数据提取特征,临床视频脑电图项目的同步视频数据没有得到合理利用。3)没有考虑发作期、发作间期样本不均衡问题。针对这些问题,本文结合信号分析和计算机视觉知识,主要围绕基于视频、EEG的单模态和多模态信号的儿童运动性癫痫发作检测算法展开研究。主要贡献如下:(1)提出了一种以梅尔倒谱系数(MFCC)、线性预测倒谱系数(LPCC)融合特征表征EEG,以词频直方图(HWF)特征表征同步视频的多模态融合的儿童运动性癫痫发作检测算法。该算法将EEG和同步视频两种数据拆分,分别提取MFCC、LPCC特征和HWF特征后融合特征向量,用以训练机器学习分类器。该算法可以支持单一数据或多模态数据输入进行发作检测。对于EEG这种典型非平稳信号,提取MFCC与LPCC以表征EEG在频域上的特征;对于同步视频,将基于时空兴趣点(STIP)提取的梯度方向直方图(HOG)和光流方向直方图(HOF)特征组合为特征集,构建词袋模型以计算HWF特征。将EEG和视频的特征向量融合并用以训练分类器,即可得到基于视频脑电多模态的发作检测模型。同时采用SMOTE+Tomek Links方法应对数据不均衡问题。最后通过对比实验验证发作检测算法的有效性。(2)提出了一种基于YOLOv3区域检测、STIP筛选以及多特征描述子组合的改进后HWF视频特征提取方法,用于提升基于视频单模态、EEG+同步视频多模态的检测算法性能。利用YOLOv3神经网络预测每一帧的患者位置框,将预测框外的STIP过滤,减少视频中其他人物或环境因素的干扰,提升STIP的信噪比;增加运动边界直方图(MBH)和等价局部二值模式(ULBP)两种特征描述子并通过特征分析选取最佳特征描述子组合HOG+HOF+ULBP+MBH,进一步提升STIP对视频的表征能力。实验结果表明,改进后的HWF视频特征提取方法有效性大幅提升,使仅基于HWF视频特征的无接触式儿童运动性癫痫发作检测方案具备更高的可行性。(3)开发了基于EEG、视频多模态信号的儿童运动性癫痫发作检测系统。以Matlab的GUI图形工具为依托,完成系统数据预处理、特征提取、融合和分类的功能。该系统实现了视频脑电数据的分步导入以及输入信号的图形显示,支持输入视频或EEG单模态数据发作检测和输入EEG、同步视频多模态数据发作检测。
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