一种PICU癫痫发作的检测系统及存储介质

本发明涉及生物医学，特别涉及一种picu(pediatric intensive careunit，儿童重症监护病房)癫痫发作的检测系统及存储介质。

背景技术：

1、癫痫俗称“羊角风”，是神经系统常见疾病之一，以脑神经元异常放电引起的反复痫性发作为特征，每10万人中就有200至300名癫痫患者。由于患者突然发病时全身痉挛，失去意识，所以潜藏着各种风险。儿童癫痫疾病是一种在儿童中常见的疾病，儿童重症监护病房(picu)涵盖很多临床科室的重症患者，因此picu病房会提供对重症患者各系统功能的密切监测，而eeg是评价脑功能改变最好的检测方法，敏感性高并且具有无创性。由于icu内重症患者病情复杂，eeg表现受到多方因素影响，因此对eeg的识别和解释不同于一般eeg结果。目前还没有针对picu患者的癫痫检测技术。

2、目前对癫痫发作的判断除了临床观察外，主要是通过对脑电图的分析实现。目前长时程脑电的分析工作仍由医生通过人工读图实现的，费时费力，计算机辅助检测能降低医生工作量，提高效率。现有的发作检测技术误检率较高，没有对发作期波形和伪差波形进行很好的区分，并且picu的发作持续时间较长，目前并没有专门针对picu场景下的实时癫痫发作检测技术。

技术实现思路

1、根据本发明实施例提供的方案解决的技术问题是针对picu场景下的无法实现实时癫痫发作检测。

2、根据本发明实施例提供的一种picu癫痫发作的检测系统，包括：

3、数据采集模块，用于实时采集癫痫受试者的脑电信号数据、心电信号数据以及肌电信号数据；

4、可疑片段检测模块，用于将所述脑电信号数据按照时间分割成多个脑电信号数据片段，并通过对每个脑电信号数据片段分别进行检测，得到可疑癫痫脑电信号数据片段；

5、可疑片段特征提取模块，用于根据所述可疑癫痫脑电信号数据片段，获取与所述可疑癫痫脑电信号数据片段相对应的心电信号数据片段和肌电信号数据片段，并通过对所述可疑癫痫脑电信号数据片段、心电信号数据片段和肌电信号数据片段分别进行特征提取，得到脑电可疑片段特征、心电可疑片段特征以及肌电可疑片段特征；

6、癫痫检测模块，用于利用所述脑电可疑片段特征、心电可疑片段特征以及肌电可疑片段特征，检测所述可疑癫痫脑电信号数据片段是否为真实癫痫发作片段。

7、优选地，还包括：

8、数据预处理模块，用于对所述脑电信号数据、所述心电信号数据以及所述肌电信号数据分别进行预处理，得到预处理后的脑电信号数据、预处理后的心电信号数据以及预处理后的肌电信号数据；

9、其中，所述预处理包括：通道筛选、去工频噪声、去基线偏移及高频噪声、重参考。

10、优选地，所述可疑片段检测模块包括：

11、分割单元，用于采用固定宽度的滑动矩形窗对所述去工频噪声处理后的脑电信号数据进行分割，得到多个固定长度的脑电信号数据片段；

12、可疑片段检测单元，用于获取每个脑电信号数据片段的信号幅度，并确定所述信号幅度的绝对值是否在预设的幅度范围内，当确定所述信号幅度的绝对值在预设的幅度范围内时，计算所述脑电信号数据片段的线长，当所述线长达到线长基准值时，则将所述脑电信号数据片段作为可疑癫痫脑电信号数据片段。

13、优选地，所述计算所述脑电信号数据片段的线长包括：

14、

15、其中，ll表示线长；nll为在线长计算中用到的窗口宽度，s(t)表示脑电信号数据片段的信号，t表示时间采样点，abs[]为计算绝对值函数。

16、优选地，所述可疑片段特征提取模块包括：

17、获取单元，用于获取所述可疑癫痫脑电信号数据片段的时间段信息，并根据所述时间段信息从所述预处理后的心电信号数据中获取与所述时间段相对应的心电信号数据片段，以及根据所述时间段信息从所述预处理后的肌电信号数据中获取与所述时间段相对应的肌电信号数据片段；

18、可疑片段特征提取单元，用于通过对所述可疑癫痫脑电信号数据片段进行特征提取，得到脑电可疑片段特征；通过对所述心电信号数据片段进行特征提取，得到心电可疑片段特征；以及通过对所述肌电信号数据片段进行特征提取，得到肌电可疑片段特征。

19、优选地，所述脑电可疑片段特征包括时域相关系数和时域变化率；所述心电可疑片段特征包括心率值和是否发生心率爆发；所述肌电可疑片段特征包括是否发生肌电爆发和是否发生肌电爆发时延。

20、优选地，所述癫痫检测模块包括：

21、计算单元，用于根据预置特征打分机制表，计算所述脑电可疑片段特征、心电可疑片段特征以及肌电可疑片段特征的特征总分；

22、癫痫检测单元，用于当所述特征总分大于预置的特征阈值时，则将所述可疑癫痫脑电信号数据片段检测为真实癫痫发作片段，以及当所述特征总分不大于预置的特征阈值时，则将所述可疑癫痫脑电信号数据片段检测为虚假癫痫发作片段。

23、根据本发明实施例提供的一种存储介质，所述存储介质上存储程序，所述程序被处理器执行时实现以下步骤：

24、实时采集癫痫受试者的脑电信号数据、心电信号数据以及肌电信号数据；

25、将所述脑电信号数据按照时间分割成多个脑电信号数据片段，并通过对每个脑电信号数据片段分别进行检测，得到可疑癫痫脑电信号数据片段；

26、根据所述可疑癫痫脑电信号数据片段，获取与所述可疑癫痫脑电信号数据片段相对应的心电信号数据片段和肌电信号数据片段，并通过对所述可疑癫痫脑电信号数据片段、心电信号数据片段和肌电信号数据片段分别进行特征提取，得到脑电可疑片段特征、心电可疑片段特征以及肌电可疑片段特征；

27、利用所述脑电可疑片段特征、心电可疑片段特征以及肌电可疑片段特征，检测所述可疑癫痫脑电信号数据片段是否为真实癫痫发作片段。

28、优选地，所述程序被处理器执行时，还包括：

29、对所述脑电信号数据、所述心电信号数据以及所述肌电信号数据分别进行预处理，得到预处理后的脑电信号数据、预处理后的心电信号数据以及预处理后的肌电信号数据；

30、其中，所述预处理包括：通道筛选、去工频噪声、去基线偏移及高频噪声、重参考。

31、优选地，所述程序被处理器执行时实现的将所述脑电信号数据按照时间分割成多个脑电信号数据片段，并通过对每个脑电信号数据片段分别进行检测，得到可疑癫痫脑电信号数据片段包括：

32、采用固定宽度的滑动矩形窗对所述去工频噪声处理后的脑电信号数据进行分割，得到多个固定长度的脑电信号数据片段；

33、获取每个脑电信号数据片段的信号幅度，并确定所述信号幅度的绝对值是否在预设的幅度范围内，当确定所述信号幅度的绝对值在预设的幅度范围内时，计算所述脑电信号数据片段的线长，当所述线长达到线长基准值时，则将所述脑电信号数据片段作为可疑癫痫脑电信号数据片段。

34、根据本发明实施例提供的方案，考虑了不同发作类型的不同发作特点，对不同类型的发作均有相对较好的检出效果，发作检测的敏感性高达90％，误检率为每小时2次左右。