非平衡数据处理方法在癫痫发作检测中的应用

非平衡数据集是指数据集中的某类样本数量远大于其他样本的数量。对于此类数据,类分布的不平衡会直接导致很多分类算法的失效。文中基于K-means聚类,Silhouette指标和M-近邻下采样提出一种新的数据平衡方法(K-S-M)。该方法首先用K-means算法对多数类样本进行多次聚类并选取最优聚类个数,然后采用M-近邻下采样对聚类后的数据进行采样,将采样后的点最终构成平衡数据,并对得到的平衡数据进行癫痫性发作的自动检测。实验结果表明,文中所提方法可以很好地处理非平衡数据,减少数据信息损失,同时可以提高非平衡数据分类的有效性。     

一种新的癫痫脑电融合特征提取方法

癫痫是一种常见的大脑神经紊乱疾病,癫痫性发作主要由大脑中反常的神经元的超同步放电引起。为了更好地完成癫痫性发作的自动检测,文中提出了一种新的癫痫脑电融合特征提取方法。一方面,在基于Hjorth参数的振幅移动性与振幅复杂度的基础上,结合Hilbert变化提出了一种新的频率移动性与频率复杂度,然后将他们合成定义为改进的Hjorth参数特征;另一方面,结合二阶差分提出了一种改进的二阶差分样本熵。最后将改进的Hjorth参数特征与二阶差分样本熵一起作为融合特征放入超限学习机(ELM)中进行分类。数值实验结果表明,文中所提出的融合特征与ELM结合的癫痫性发作的自动检测方法与已有方法相比,检测性能有了很大提高,准确率可达到97.42%。     

雌激素对戊四唑致痫大鼠海马内GABA和P38的影响

目的：分析月经性癫痫中,雌激素对大鼠海马内γ-氨基丁酸(γ-amiobutyric acid,GABA)和P38的影响,探讨雌激素促癫痫发作的作用机理。方法：利用去卵巢(ovaiectomized,OVX)SD大鼠,用雌激素替代疗法及戊四唑(petylenetetrazole,PTZ)致病,诱发大鼠癫痫发作,并采用免疫组织化学技术,对大鼠背侧海马不同脑区GABA和P38的免疫反应产物进行观察。结果：(1)GABA免疫组化检测结果显示,实验对照组(OVX NS PTZ)与空白对照组(OVX NS NS)相比及实验给药组(OVX E2 PTZ)与实验对照组相比,背侧海马门区内GABA免疫反应阳性神经元数目均显性减少。(2)P38免疫反应产物的观察：其免疫反应产物呈特征性点状或颗粒状。在CA1区始层和辐射层、CA3区透明层,空白对照组与实验对照组相比免疫反应强度无明显变化,实验给药组比实验对照组免疫反应增强。在齿状回分子层,3组的免疫反应强度无明显变化。结论：雌激素使海马门区GABA含量减少,从而降低了GABA对癫痫发作的抑制作用,增强了癫痫发作的敏感性。雌激素可使背侧海马CA1区始层和辐射层、CA3区透明层P38的表达增加(即使该区的突触密度增加),从而增加了海马内兴奋性递质的释放,使海马内的兴奋性增强。     

超极化激活的环核苷酸门控阳离子通道1在杏仁核快速电点燃癫痫大鼠神经元中表达下调

目的 观察杏仁核快速电点燃癫痫中超极化激活的环核苷酸门控阳离子通道1(Hyperpolarization-activated cyclic nucleotide-gated channel,HCN1)表达变化。方法 成年Sprague-Dawley (SD)大鼠随机分为假手术组(S)、癫痫模型2 h组(EP-2 h)、癫痫模型14 d组(EP-14 d)和癫痫模型35 d组(EP-35 d);采用快速电点燃刺激杏仁核方法建立癫痫大鼠模型,观察行为学的变化,免疫荧光及免疫组化检测海马神经元中HCN1的表达情况。结果 HCN1免疫荧光检测结果显示,与S组比较,EP各组海马部位的HCN1阳性表达细胞数均减少,且EP-14 d及EP-35 d组减少最明显(P < 0.05);免疫组化结果为EP各组的HCN1表达较S组下调,且EP-14 d及EP-35 d组下调最明显(P < 0.05)。结论 在杏仁核快速电点燃癫痫中,HCN1下调可能参与癫痫的发生和发展。     

卒中后癫痫的静息态脑功能磁共振成像研究

本文探讨了静息态脑功能磁共振成像(rs-fMRI)检查在评价卒中后癫痫患者静息态脑功能改变中的应用价值。选择2017年5月~2019年5月我院收治的80例卒中后癫痫患者作为观察组,另选择同期健康体检者53例作为对照组。两组均完成rs-fMRI检查,采集相关数据,计算并比较两组被试全脑低频振幅(ALFF)值。分别以大脑(小脑)ALFF差异区作为种子区,计算并比较其与小脑(大脑)所有体素之间静息态功能连接(rsFC)。与对照组比较,卒中后癫痫患者右侧楔前叶、左侧额中回的ALFF明显升高,而右侧海马、右侧小脑脚2区、左侧小脑4/5区的ALFF明显降低(P<0.05)。以各大脑ALFF差异区(右侧海马、右侧楔前叶、左侧额中回)作为种子区域,卒中后癫痫患者依次对应在左侧小脑8区、右侧小脑4/5区的rsFC值明显升高(P<0.05);以各小脑ALFF差异区(右侧小脑脚2区、左侧小脑4/5区)作为种子区域,卒中后癫痫患者依次对应在左侧额下回、右侧颞中回的rsFC值明显降低(P<0.05)。结果表明,卒中后癫痫患者大脑和小脑之间多个脑区功能连通性发生改变,rs-fMRI检查可客观评价患者静息态脑功能变化,为患者的临床诊疗及预后评估提供影像学依据。     

硫氮杂茚联吡唑的合成及其抗惊厥活性

根据药物设计原理,设计并合成了一系列二甲吡唑-1,3-硫氮杂茚衍生物（6a~6o）,其结构经¹H NMR, ¹³C NMR, IR和MS(EI)表征。采用动物模型验证了6a~6o的活性。结果表明：当取代基为正丁基、正戊基、邻位氟取代苄基和2,6-二氯取代苄基时,化合物表现出较好的抗癫痫活性。其中化合物6g的活性和保护指数均优于阳性对照药丙戊酸钠,并且在MTT实验中未见明显毒性。     

基于SVM分类器的癫痫脑电时空特征提取方法的研究

癫痫发作具有突发性和反复性,给患者的生命安全带来巨大隐患。为了给患者提供有效的预警,结合时间和空间两个维度,选取模糊熵和皮尔逊相关性作为特征参数,分别衡量时序信号复杂度和空间通道间的相关性; 利用F-score筛选出最优特征组合,既增加了预测的准确率又去除冗余信息; 利用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器识别癫痫发作前期和发作间期的颅内脑电信号。为验证该特征的预测效果,进行了模糊熵或皮尔逊相关性单独作为特征参数的对比试验。实验结果表明,与单一特征相比,时空特征的预测效果更好,准确率高达91.26%,误报率仅为2.32%。该方法能有效提取癫痫特征信息,为癫痫的临床预警提供新思路。     

一种改进的脑电癫痫波自动分析系统

脑电癫痫波的自动检测与分类是具有重要临床意义的课题。现存的算法大都着重于对棘、尖波形的检测 ,而忽略了慢波所包含的有用信息。为满足临床要求 ,论文提出了一种改进的脑电癫痫波自动分析系统。系统采用“分层次、多方法”的检测策略 ,兼顾了各种癫痫病理波形 ;整个处理过程综合应用了自适应预测、小波变换、人工神经网络、启发式规则等多种信号处理方法。经临床数据测试 ,该系统对癫痫波的总检测率达 83.6 % ,误检率为 1.1%。通过分层次处理 ,运用多方法的结合 ,可以提高检测敏感度和特异度 ,减少计算量 ,适合对长程脑电数据进行分析     

基于Pinsky-Rinzel模型的输入输出线性化的癫痫状态控制

本文的目的是设计一个输入输出线性化反馈控制器控制Pinsky-Rinzel(PR)模型的放电行为.PR模型能够模拟癫痫样式放电和正常放电,癫痫样式的行为由29Hz的高频簇放电模拟,6Hz的低频放电模拟正常的神经元放电.此研究将癫痫的治疗问题看做典型的控制问题,把胞体膜电位作为控制输出,树突作为受控对象.在这种控制策略下,可以得到稳定的期望的控制效果.同时与将控制加在胞体的控制效果进行比较,控制效果的平均控制误差,能量消耗和控制信号的波动性都比控制加在胞体时的数值小.笔者的发现证明了输入输出线性化对癫痫疾病控制的潜在价值,而且对选择树突作为癫痫治疗的靶目标有十分深远的意义.