自适应阵发性房颤的自动检测软件平台
项目概况
- 成果名称： 癫痫脑电辅助判读与预警 癫痫是由大量神经 元异常超同步放电所引起的，临床表现为突然、短暂、反复癫痫性 发作的慢性神经系统疾病。长期反复的癫痫性发作不仅使患者的身 体、精神遭受痛苦，严重时甚至危及生命安全。若能对癫痫患者进 行实时监控，进而通过发现癫痫发作的先兆症状并对患者采取相应 防护措施，则能极大地降低癫痫发作造成的伤害。而要实现有效的 监控，关于癫痫发作的及时诊断就成为重中之重。传统的癫痫诊断 方法主要依靠有经验的脑科专家根据所观测到的脑电进行视觉上 的检查来完成, 而海量的脑电数据使得这种传统的检测方法十分 枯燥耗时, 且诊断过程很大程度依赖于医生的经验积累，主观性较 强。此外，人们对癫痫缺乏正确的认识以及医疗资源的严重不均衡， 也在很大程度上无法保证病患能够得到及时就诊。同时，目前临床 中对患者进行脑电监测的设备几乎只具备采集数据的功能，并无法 实现对所采集到的数据进行实时分析与处理。 在这一现状的 驱使下, 我们从非线性动力学分析角度出发，对癫痫脑电信号的特 性进行分析，设计了若干新的特征提取方法并将其用于对海量癫痫 脑电数据中有效信息的挖掘与提取，进而结合模式识别算法实现了 癫痫脑电的判读与预警。 一方面，该成果在临床中可以辅 助医生快速高效完成癫痫脑电的判读，不仅能有效减轻医务工作者 的繁重工作量并提高工作效率，而且对实现优质医疗资源的合理分配与有效利用也具有一定的推动作用。另一方面，该成果还可搭载 于临床脑电采集设备，从而针对住院病患（尤其是 ICU 重症患者） 的长时程脑电完成边监测边判读，并据此实现异常放电模式的及时 预警，进而辅助医务工作者尽早采取相应防控措施以减轻癫痫发作 对患者带来的危害。
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