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申请/专利权人：江南大学附属医院

摘要：本发明公开了一种癫痫发作预警方法、系统、电子设备及存储介质，涉及风险评估技术领域。在该方法中，通过滤波器去除第一脑电图信号和第一心电图信号中的噪声干扰，得到第二脑电图信号和第二心电图信号；对第一运动数据进行标准化处理，得到第二运动数据；从第二脑电图信号中提取脑电图信号特征，从第二心电图信号中提取心电图信号特征，从第二运动数据中提取运动数据特征；基于脑电图信号特征、心电图信号特征以及运动数据特征，得到癫痫发作预测分数；判断癫痫发作预测分数是否大于或等于预设预警阈值；当癫痫发作预测分数大于或等于预设预警阈值时，确定存在癫痫发作风险。实施本申请的技术方案，可以提高癫痫发作概率预测的准确程度。

主权项：1.一种癫痫发作预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取待监测用户的第一脑电图信号、第一心电图信号以及第一运动数据；通过滤波器去除所述第一脑电图信号和所述第一心电图信号中的噪声干扰，得到第二脑电图信号和第二心电图信号；对所述第一运动数据进行标准化处理，得到第二运动数据；从所述第二脑电图信号中提取脑电图信号特征，并从所述第二心电图信号中提取心电图信号特征，并从所述第二运动数据中提取运动数据特征；所述脑电图信号特征包括n个第一子特征；所述心电图信号特征包括m个第二子特征；所述运动数据特征包括p个第三子特征；对n个所述第一子特征进行标准化处理，得到n个标准化后的第一子特征，并对m个所述第二子特征标准化处理，得到m个标准化后的第二子特征，并对m个所述第三子特征标准化处理，得到p个标准化后的第三子特征；基于n个所述标准化后的第一子特征，计算脑电图信号分数；通过以下公式计算得到所述脑电图信号分数：其中，SEEG为所述脑电图信号分数，为第i个所述标准化后的第一子特征，Wi为第i个所述标准化后的第一子特征对应的权重；基于m个所述标准化后的第二子特征，计算心电图信号分数；通过以下公式计算得到所述心电图信号分数：其中，SECG为所述心电图信号分数，为第j个所述标准化后的第二子特征，Wj为第j个所述标准化后的第二子特征对应的权重；基于p个所述标准化后的第三子特征，计算运动数据分数；通过以下公式计算得到所述运动数据分数：其中，SMotion为所述运动数据分数，为第k个所述标准化后的第三子特征，Wk为第k个所述标准化后的第三子特征对应的权重；基于所述脑电图信号分数、所述心电图信号分数以及所述运动数据分数，计算所述癫痫发作预测分数；通过以下公式计算得到所述癫痫发作预测分数：Stotal＝a·SEEG+β·SECG+γ·SMotion+b；其中，Stotal为所述癫痫发作预测分数，SEEG为所述脑电图信号分数，SECG为所述心电图信号分数，SMotion为所述运动数据分数，α为第一权重，β为第二权重，γ为第三权重，b为偏置项；判断所述癫痫发作预测分数是否大于或等于预设预警阈值；其中，所述预设预警阈值为通过分析ROC曲线确定，所述预设预警阈值为ROC曲线上距离0,1点最近的点，即计算每个阈值对应的真正例率TPR和假正例率FPR，并计算每个点到0,1点的欧几里得距离：并选择距离最小的点对应的阈值作为所述预设预警阈值；当所述癫痫发作预测分数大于或等于所述预设预警阈值时，确定所述待监测用户存在癫痫发作风险。

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