本發明專利技術提供一種兒童失神性癲癇發作情況的中間數據統計評價方法，本發明專利技術采用易佩戴式的腦電電極和腕帶，方便兒童佩戴，且具有隱蔽性，兒童易于接受。本發明專利技術不僅通過腦電分析癲癇發作，而且結合兒童特點，引入無線運動節點，來檢測發作過程和次數，更為準確。本系統適合于家庭佩戴，不影響兒童的日常活動，不會對患兒帶來損傷，適合于長期性的測量。其時程越長，客觀性越好。通過本方法，可以積累患兒日常的發作信息，并進行統計，為家人了解病情，以及醫生的進一步了解病情提供輔助依據，因為發作次數的統計準確與否在患兒的治療過程中也是起到很大的參考作用的。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于生物醫學工程領域，是醫學與工程學的交叉領域，具體的說是生物醫 學工程中的數據評價領域，涉及利用信息處理手段來監測失神癲癇患兒發作情況，輔助臨 床或醫學研宄來準確監測分析病情。在系統中采集患兒的腦電信號（EEG)和肢體加速度運 動信息，分別利用非線性熵和閾值方法，得到患兒活動狀態，結合分類手段，統計發作情況， 繼而形成對發作情況的客觀評價。
技術介紹
據2009年中國癲癇預防與控制綠皮書顯示，我國患者約有900多萬，癲癇患病率 約為7%。，每年新發病40萬例，且多為兒童和青少年。而根據世界衛生組織報道，目前全世 界癲癇患者約為5000多萬，加上與患者一起生活的家人和朋友，約有2億人口受此影響。根 據國際抗癲癇聯盟（ILAE)的劃分，癲癇發作分為部分發作和全身發作（全身強直-陣攣性 發作、強直性發作、陣攣性發作、失神發作、肌陣攣發作等），病灶部位主要集中在顳葉和額 葉。失神癲癇是兒童常見典型發作類型。 清華大學等申請有《基于腦電的癲癇檢測與干預裝置》，該專利提供了一種基于腦 電的癲癇檢測與干預裝置，具有記錄腦電、分析和預報功能。李小俚等申請了《實時自動檢 測癲癇特征波的方法》，該專利公開了一種利用經驗模態分解、希爾伯特變換和平滑的非線 性能量算子方法來實時自動檢測癲癇特征波的方法。通過對腦電數據分段、計算、獲取特 征，最后通過對暫態總能量S應用平滑的非線性能量算子來檢測棘波。 而兒童癲癇有多種類型，其中失神發作較為典型，是一種神經系統放電與行為靜 止同步發生的過程，突發突止，發作時患兒出現意識障礙，發作后意識不到發作，無法自我 報告，所以也就無法系統的統計發作的次數，而缺少發作次數這個中間數據對于醫生來說， 則缺少了一部分參考的依據，也就無法適時的對治療方案進行分析和調整，對于醫學研宄 的人來講，缺少這個中間的統計數據參考，對于研宄的結果也有一定的影響。傳統方法通過 視頻腦電圖等手段，限制了患兒的活動范圍，改變了正常生活流程，且結論只能反映一小段 時間內情況，往往缺乏長期性和客觀性，而目前還沒有一種準確客觀的發作次數統計評價 方法。
技術實現思路
： 專利技術目的：本專利技術提供一種， 其目的是解決以往無法系統客觀的統計和評價癲癇發作次數的問題。 技術方案： 一種，其特征在于：該方法的 步驟如下： 利用信號采集設備，采集信號，將采集的運動信息通過藍牙通路發送到DSP系統， DSP系統裝有藍牙接收通道，負責實時的接收運動信息，DSP系統對運動信息加速度信號 積分，得到速度信號，速度信號反映了受試者的運動狀態，將這些狀態分類為靜止、運動、學 習和使能4個狀態，靜止對應于速度小于給定閾值，使能對應靜止時間達到給定參數時長 后對腦電測量系統的使能，腦電測量系統通常處于休眠狀態，只有當靜止使能后，才開始工 作，運動狀態表示受試者處于行走、跑步位移信息改變較大的狀態，由于兒童患者處于學齡 期，有些時候處于學習，看書狀態，在這種情形下，其肢體位移量較小，是重點區分的類別， 本方法將其獨立為一種狀態，以提高分類的準確性，本方法中，通過加速度得到受試者狀 態，進一步用于激活和關斷腦電信號熵分析和分類流程；腦電信號的分解、熵計算和分類信 息作為失神發作起止時間的統計依據；系統根據每60小時檢測到發作次數與發作時長，根據以下計算公式：【主權項】1. 一種，其特征在于：該方法的步 驟如下： 利用信號采集設備，采集信號，將采集的運動信息通過藍牙通路發送到DSP系統，DSP 系統裝有藍牙接收通道，負責實時的接收運動信息，DSP系統對運動信息加速度信號積分， 得到速度信號，速度信號反映了受試者的運動狀態，將這些狀態分類為靜止、運動、學習和 使能4個狀態，靜止對應于速度小于給定閾值，使能對應靜止時間達到給定參數時長后對 腦電測量系統的使能，腦電測量系統通常處于休眠狀態，只有當靜止使能后，才開始工作， 運動狀態表示受試者處于行走、跑步位移信息改變較大的狀態，由于兒童患者處于學齡期， 有些時候處于學習，看書狀態，在這種情形下，其肢體位移量較小，是重點區分的類別，本方 法將其獨立為一種狀態，以提高分類的準確性，本方法中，通過加速度得到受試者狀態，進 一步用于激活和關斷腦電信號熵分析和分類流程；腦電信號的分解、熵計算和分類信息作 為失神發作起止時間的統計依據； 系統根據每60小時檢測到發作次數與發作時長，根據以下計算公式：其中η是在60小時時間段內的發作次數，Prdi是檢測到的持續時間，大于1秒， Pseizure是這一階段的發作指數，隨著時間推移，60小時時間窗口向后推移，并根據其 Pseizure大小給出最后三個評級。2. 根據權利要求1所述的，其特征 在于：測量運動信息是測量頭部和肢體的加速度信號；腦電信號是測量癇兆區的頭皮腦電 信號；通過前端電路采集模塊獲取EEG信號和加速度信號： Ieeg = E (m, η) Iacc = A (u, v) 其中Ieeg表示腦電信號，m為電極通道數，η為數據長度；Iacc表示加速度信號，u為 加速度傳感器節點數，V為數據長度； 對數據Ieeg和Iacc的分析采用優化排列熵方法、小波變換、閾值判斷方法，以及向量 機分類方法，Ieeg數據首先經過小波變換，將信號分解到S，θ，α，β節律上，然后利用優 化排列熵方法，提取信號特征，在特征提取基礎上利用向量機分類方法，判別發作情況，最 后給出統計評價；閾值判斷方法用于運動狀態的分析，通過定時中斷方式工作獲取Iacc信 息，只有當運動狀態轉換到靜止使能后，才會激活上述Ieeg的分析過程，使能包括兩個部 分，首先是信號采集電路的使能1，其次是軟件分析流程中對分類結果的使能2,基于中斷 方式工作的運動狀態檢測與使能模當前第1頁1 2 本文檔來自技高網...
【技術保護點】
一種兒童失神性癲癇發作情況的中間數據統計評價方法，其特征在于：該方法的步驟如下：利用信號采集設備，采集信號，將采集的運動信息通過藍牙通路發送到DSP系統，DSP系統裝有藍牙接收通道，負責實時的接收運動信息，DSP系統對運動信息加速度信號積分，得到速度信號，速度信號反映了受試者的運動狀態，將這些狀態分類為靜止、運動、學習和使能4個狀態，靜止對應于速度小于給定閾值，使能對應靜止時間達到給定參數時長后對腦電測量系統的使能，腦電測量系統通常處于休眠狀態，只有當靜止使能后，才開始工作，運動狀態表示受試者處于行走、跑步位移信息改變較大的狀態，由于兒童患者處于學齡期，有些時候處于學習，看書狀態，在這種情形下，其肢體位移量較小，是重點區分的類別，本方法將其獨立為一種狀態，以提高分類的準確性，本方法中，通過加速度得到受試者狀態，進一步用于激活和關斷腦電信號熵分析和分類流程；腦電信號的分解、熵計算和分類信息作為失神發作起止時間的統計依據；系統根據每60小時檢測到發作次數與發作時長，根據以下計算公式：其中n是在60小時時間段內的發作次數，prdi是檢測到的持續時間，大于1秒，Pseizure是這一階段的發作指數，隨著時間推移，60小時時間窗口向后推移，并根據其Pseizure大小給出最后三個評級。...
【技術特征摘要】
【專利技術屬性】
技術研發人員：李春勝，曹春雨，韓凌，
申請(專利權)人：沈陽工業大學，
類型：發明
國別省市：遼寧;21
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