基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的癲癇腦電自動分類

丁木涵+王春興

摘要：癲癇是一種以周期性發(fā)作和不可預測性為特點的神經(jīng)障礙，基于腦電（ EEG） 的癲癇發(fā)作自動檢測對于患者的準確識別和減輕醫(yī)護人員的工作強度都具有重要意義。該研究提出了一種與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的方法，實驗結(jié)果表明， 該方法能有效區(qū)分健康腦電和癲癇腦電，間歇期腦電和發(fā)作期腦電。

關(guān)鍵詞：癲癇；EEG；CNN

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）34-0176-02

Abstract： Epilepsy is a neurological disordercharacterized by recurrent and unpredictable. Automatic seizure detection Based on electroencephalogram （EEG） are of great significance for the accurate identification of patients and reduce the intensity of work for the medical staff. In this study， a method combining convolutional neural network is proposed. The experimental results show that the proposed method can effectively distinguish healthy EEG signal and epileptic EEG signal， ‘ictal period EEG signal and ‘inter period EEG signal.

Key words： Seizure； EEG； CNN

1 概述

癲癇是一種慢性腦功能障礙綜合征，全世界有近6500萬人受到癲癇的困擾，約占世界人口的1%[1]。引起癲癇的病因多種多樣，病程長期反復，不僅嚴重危害患者健康，還會給患者帶來巨大的精神壓力[2]。腦電圖的發(fā)展提供了一種無創(chuàng)和低成本的有效技術(shù)，可以在臨床中試驗探測大腦皮層的腦活動和相關(guān)疾病。大量研究表明，癲癇腦電與正常腦電顯著不同。癲癇患者的腦活動通常包括發(fā)作間歇期和發(fā)作期，當腦活動從一種狀態(tài)向另一種狀態(tài)演變時腦電信號會發(fā)生較為明顯的變化，因而，腦電圖是臨床診斷癲癇的重要依據(jù)[3-4]。

臨床上常用的癲癇檢查手段之一的長程腦電檢查，是經(jīng)過專家的目測來分析腦電信號，以此確定癲癇發(fā)作的情況，有助于醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病人的病灶并進行相應的治療，但人工觀察和檢測長程腦電信號是一項復雜而耗時的工作，繁重的工作量容易引起醫(yī)護人員疲勞而導致人工檢測結(jié)果的不準確，而且往往要通過專業(yè)經(jīng)驗來做出判斷，因此腦電圖的自動檢測與分類就越發(fā)顯得迫切與重要[5]。

20世紀60年代以來，癲癇技術(shù)有了很大發(fā)展，提出了多種分類方法，目前癲癇檢測的方法主要分為線性方法和非線性方法等。線性方法，如時域分析等，較為直觀，但信息單一，識別率不高。目前已有許多研究表明大腦可能是一個混沌系統(tǒng)，有許多主要基于混沌理論的非線性方法已經(jīng)應用于分析腦電信號，如復雜度、相關(guān)維數(shù)、Kolmogorov熵、Lypaunov指數(shù)等，從而實現(xiàn)對癲癇的自動檢測[6-7]。

人工智能以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡也已經(jīng)被大量生應用于癲癇波形檢測，本研究提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的癲癇分類方法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在識別分類方面的優(yōu)越性能，可以有效地識別正常腦電和癲癇腦電，間歇期腦電和發(fā)作期腦電。

2 對象與方法

2.1 實驗數(shù)據(jù)構(gòu)成

本文所用的癲癇數(shù)據(jù)由Andrzejak et al. （2001）所描述的數(shù)據(jù)庫。整個數(shù)據(jù)庫包含3個數(shù)據(jù)集（記為F、S和Z），每個數(shù)據(jù)集各包含100個單通道的EEG片段，持續(xù)時間為23.6秒，采樣頻率為173.6赫茲。這些數(shù)據(jù)是對全部記錄進行數(shù)據(jù)檢查后，從連續(xù)多通道腦電記錄中選擇出來的。集合Z選取的是五名健康志愿者在放松清醒并睜眼的時候使用標準化電極獲取的腦電記錄。集合F和S源于術(shù)前診斷腦電圖檔案，集合F記錄了癲癇間歇期的腦電信號，集合S僅包含癲癇發(fā)作時的信號。所有的EEG信號都用相同的128通道放大器系統(tǒng)記錄，使用平均公共參考。這些數(shù)據(jù)在每秒173.61個采樣點使用12位分辨率進行數(shù)字化，它們的采集系統(tǒng)的頻譜帶寬從0.5赫茲到85赫茲不等[8]。

2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是人工神經(jīng)網(wǎng)絡的一種，已經(jīng)成為眾多眾多科學領(lǐng)域的研究熱點，特別是在語音分析和圖像識別領(lǐng)域。20世紀60年代初期，Hubel和Wiesel等通過研究貓的大腦視覺皮層系統(tǒng)，提出了感受野的概念。到了80年代中期，日本學者Fukushima等基于感受野概念提出的神經(jīng)認知機，可以看作是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的第一次實現(xiàn)[9]。

CNN是第一個真正成功訓練多層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的學習算法。它的基本架構(gòu)思想由感受野、權(quán)值共享和下采樣組成。第一個思想表示一個神經(jīng)元在某個階段只與前一個階段的幾個空間相鄰的神經(jīng)元相連。權(quán)值共享表示卷積核的權(quán)值在某一階段的特征映射中是空間不變的。通過感受野和權(quán)值共享減少了神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的參數(shù)的個數(shù)。下采樣也被稱為池化，可以減少數(shù)據(jù)維度。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的核心思想是將這三種結(jié)構(gòu)思想結(jié)合起來獲得某種程度的位移、尺度的不變性[10]。

本研究中，主要進行兩次分類，分別是癲癇患者發(fā)作期和間歇期的區(qū)分以及癲癇患者和健康志愿者的區(qū)分。選取未發(fā)作的間歇期腦電和癲癇腦電各1600段，每段256個點。將其中的800段間歇期腦電和800段癲癇腦電組成訓練集，剩余的數(shù)據(jù)用于測試。同理取800段健康志愿者腦電和800段癲癇患者腦電作為區(qū)分健康志愿者和癲癇患者的訓練數(shù)據(jù)，剩下的數(shù)據(jù)分別作為測試數(shù)據(jù)。endprint

將訓練數(shù)據(jù)信息通過分段重組轉(zhuǎn)化為16×16的二維數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，在區(qū)分發(fā)作期和間歇期的試驗中，規(guī)定間歇期腦電標號為“1”，發(fā)作期腦電標號為“2”。在區(qū)分健康志愿者和癲癇患者的試驗中，規(guī)定健康志愿者腦電標號為“1”，癲癇患者腦電標號為“2”。本次研究采用 2 組卷積和下采樣層（如圖1），以提高預測的準確率?？紤]到 sigmoid 函數(shù)有良好的非線性映射特性，故變換函數(shù)統(tǒng)一采用 sigmoid 函數(shù)。網(wǎng)絡訓練中學習率取為15，訓練批大小為200，迭代次數(shù)為2000。同樣將測試數(shù)據(jù)也轉(zhuǎn)化為16×16的數(shù)據(jù)輸入訓練好的網(wǎng)絡，其最終輸出為標號“1”或“2”用來區(qū)分測試數(shù)據(jù)。若輸出標號與該輸入測試數(shù)據(jù)的真實情況相匹配，則表明識別正確，反之則錯誤。

從圖1可以看出，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)由輸入層，隱含層和輸出層組成。隱含層包括卷積層，下采樣層以及傳統(tǒng)多層感知機中的隱層。本次研究中測量系統(tǒng)不包含輸入層共有7層，每層都包含可訓練參數(shù)。

對上述數(shù)據(jù)做發(fā)作預測分析，如果需要分析的輸入數(shù)據(jù)是癲癇患者發(fā)作期和間歇期的片段，得到的敏感性為80.5%，特異性為85.75%%，總識別率83.125%。如果對不患癲癇的健康志愿者和癲癇患者間歇期的數(shù)據(jù)片段進行實驗分析，得到的總識別率為80%。

4 結(jié)論

本文以腦電信號為研究對象，構(gòu)建了一種癲癇發(fā)作自動檢測算法，可以有效地識別出該腦電是否是癲癇患者腦電以及癲癇是否處于發(fā)作期。對癲癇腦電數(shù)據(jù)進行分析的結(jié)果表明，當檢測癲癇患者是否發(fā)作時，敏感性為80.5%， 特異性為85.75%，總識別率為83.125%；當檢測是否是癲癇患者時，總識別率為80%。由于頭皮腦電信號可以實現(xiàn)長程采集， 因此利用大量的數(shù)據(jù)構(gòu)建更為有效的預測算法， 是今后值得進一步研究的方向。

參考文獻：

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