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申请/专利权人：四川大学华西医院

摘要：本发明属于癫痫检测技术领域，具体涉及一种基于多脑区综合分析的癫痫预测方法及系统。本发明提出的系统包括信号采集模块、信息预处理模块、信息筛选与分析模块和数据输出模块；进一步基于该系统进行受试者是否患有癫痫的预测。

主权项：1.一种基于多脑区综合分析的癫痫预测方法，其特征在于，所述癫痫预测方法基于一种多脑区综合分析的癫痫预测系统实施，所述癫痫预测系统包括：信号采集模块，被设置为用于采集被监测受试者在不同眼跳任务范式下的特征信号，所述特征信号包括眼跳任务参数；信息预处理模块，与所述信息采集模块相连，被设置为用于对所述信号采集模块采集到的多个特征信号进行整理归类和初步筛选；信息筛选与分析模块，与所述预处理模块相连，被设置为用于建立逻辑回归模型，并对初步筛选出的眼跳任务参数进一步筛选和排除；还被设置为用于建立第2逻辑回归模型，用于将筛选出的眼跳任务参数和所述第1逻辑回归模型输出的结果进行整合；数据输出模块，与信息筛选与分析模块相连，被设置为输出所述第2逻辑回归模型结果，所述结果为基于多脑区综合分析的癫痫患病概率；所述癫痫预测方法的步骤如下：S01：在所述信息采集模块中收集受试者在不同眼跳任务范式下的眼跳任务参数，所述眼跳任务包括正向眼跳任务、反向眼跳任务、记忆眼跳任务和双步眼跳任务；S02：在所述信息预处理模块中对收集到的受试者在不同眼跳任务下的眼跳任务参数进行整理归类和初步筛选，初步筛选出受试者之间具有差异性的眼跳任务参数；所述受试者包括癫痫患者和健康志愿者；S03：在所述信息筛选与分析模块中，基于S01中的每个眼跳任务范式分别建立单个眼跳任务范式逻辑回归模型；S04：在所述信息筛选与分析模块中，基于S02初步筛选出的多个眼跳任务参数进行组合，得到多个包含不同眼跳任务参数的数据集，所述数据集中同时包含速度类参数和空间类参数；S05：在所述信息筛选与分析模块中，将多个数据集分别输入单个眼跳任务范式的逻辑回归模型，输出每个模型的第1结果，所述结果为基于单个眼跳任务范式的癫痫患病概率值；S06：在所述信息筛选与分析模块中，分别计算每个数据集的基于单个眼跳任务范式的癫痫患病概率值的AUC，排除AUC小于0.6的数据集；进一步排除数据集中的静态类参数，得到包含特异性眼跳任务参数的特异性数据集；S07：在所述信息筛选与分析模块中，将所述特异性数据集中的眼跳任务参数输入单个眼跳任务范式的逻辑回归模型，得到4个特异性眼跳任务范式模型，输出每个模型的第2结果，所述第2结果为基于单个特异性眼跳任务范式的癫痫患病概率值；然后基于每个特异性眼跳任务范式模型的第2结果建立综合逻辑回归模型，所述综合逻辑回归模型为： ；其中，Ppro代表基于正向眼跳任务判断受试者为癫痫的概率值，Panti代表基于反向眼跳任务判断受试者为癫痫的概率值，Pmemory代表基于记忆眼跳任务判断受试者为癫痫的概率值，Pdouble代表基于双步眼跳任务判断受试者为癫痫的概率值；S08：在所述数据输出模块输出所述综合逻辑回归模型的第3结果，所述第3结果为基于多脑区综合分析的判断受试者患有癫痫的概率。

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