从脑电图和视频中提取诊断信息并进行分类的方法和算法

摘要 本文介绍了分析癫痫患者长期脑电图数据和同步视频脑电图监测以及中度脑外伤后认知功能恢复的新方法和新途径。脑电图分析是利用其小波频谱图的脊线、功率谱密度进行的，在特定条件下，功率谱密度的频率和相位与脑电信号的振幅、频率和相位的平方相对应。本文介绍了在分析癫痫患者长期同步视频-脑电图监测数据时对视频流频率特性的研究结果。研究获得了识别癫痫发作并将其与非癫痫性事件区分开来的迹象。分析了根据患者视频记录片段计算出的平滑光流周期图。采用韦尔奇方法获得周期图。选定频率下的光流功率谱密度值被用作特征。通过对通道间频率同步性、小波频谱脊线的功率谱密度和同步视频进行联合分析，可以识别出长期脑电图中的癫痫发作片段，同时排除了各种伪像。脊的通道间相位连通性使得观察中度脑外伤患者在认知测试期间的脑电图同步动态成为可能。对相位相关的脑电图通道对网络进行分析，可以确定患者康复的积极动态。