一种EEG和ECG融合的监测技术诊断癫痫发作
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【Ref: Qaraqe M, et al. Epilepsy Behav. 2016 May;58:48-60. doi: 10.1016/j.yebeh.2016.02.039. Epub 2016 Apr 5.】
在过去几十年中，人们一直致力于开发一种准确性高、假阳性率低的癫痫发作检测器。癫痫发作首先出现脑生物电活动的变化，然后出现临床症状，所以脑电图（EEG）是监测癫痫发作最常用的工具。美国德克萨斯A&M大学电子与计算机工程学院的Marwa Qaraqe等设计一种检测癫痫发作的新方法，融合多通道头皮脑电图和单通道心电图（ECG）数据，从中提取出需要的信息，判断癫痫起源部位。结果发表在2016年5月的《Epilepsy & Behavior》上。
在现有的癫痫检测器中，心电活动信号可以干扰脑电活动信号。心率经常出现的变异，可以直接影响到脑电图的分析。该项研究通过匹配需求（MP）和Wigner–Ville分布（WVD）等数学计算法，提取ECG中的心率变异（HRV），有效地分析癫痫发作与非发作状态的代表性HRV特征。再进行脑电图分析，依赖共同的空间模式（CSP），识别癫痫发作与非发作状态的脑电图特征。继而，进一步使用逻辑运算法整合各个不同通道的脑电波谱，支持向量机（SVM）检测癫痫发作。
最后，将ECG与EEG进行融合和整合分析。研究者采两种融合方法，①基于脑电图与心电图的直接融合，以获得最终判定；②采用覆盖融合，即当检测器观察到一连串癫痫发作的脑电活动时，允许脑电图覆盖心电图，减少对最终判定的干扰（图1）。
经过对7例癫痫患者的试用和分析（表1、2、3、4），作者认为，新式癫痫检测器对癫痫发作的检测灵敏度和检测延迟时间有明显改进，检测灵敏度达100%，检测延迟时间2.6秒，特异性99.91%。因此，可作为检测癫痫发作的一种新手段。
图1. 融合ECG-EEG的癫痫发作检测器构造示意图。
表1. 基于EEG的检测器表现。
表2. 基于ECG的检测器表现。
表3. EEG-ECG直接融合的检测器表现。
表4. EEG-ECG覆盖融合的检测器表现。
（复旦大学附属华山医院G(x)编译，复旦大学附属华山医院花玮审校，《神外资讯》主编、复旦大学附属华山医院陈衔城教授终审）
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