用于难治性癫痫发作预测的电阻抗成像新方法研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:51907162
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:27.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:E0708.生物电磁技术
- 结题年份:2022
- 批准年份:2019
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2020-01-01 至2022-12-31
- 项目参与者:--
- 关键词:
项目摘要
Surgical resection of the epileptogenic focus is the main treatment for refractory epilepsy. For patients in whom resection is not feasible, or in whom resection has failed, more effective treatment is needed. It is of great significance to relieve the patients' pain and cure the epileptic seizure if prediction can be made before seizure and intervention measures can be taken in advance to inhibit the upcoming epileptic seizures. In view of the shortcomings of the existing seizure prediction methods, based on the previous work which realizing seizure monitoring by electrical impedance imaging, this study proposes a new method for seizure prediction by electrical impedance imaging. It aims at two important scientific problems: the extraction of electrical impedance characteristic parameters during preictal period and real-time seizure prediction based on electrical impedance characteristic parameters. Real-time prediction of refractory epileptic seizures in rats was realized by designing an acquisition system that can collect electrical impedance signals and EEG signals simultaneously, extracting the characteristic parameters of electrical impedance during preictal period and establishing discriminant analysis method for seizure prediction. This study lays a foundation for further clinical application. Also, it is expected to open a new research field for electrical impedance imaging study, as well as to provide new ideas and methods for the refractory epilepsy prediction, which has important scientific and clinical value.
难治性癫痫的主要治疗方式是手术切除病灶,但对于手术也无效的患者,尚缺乏有效的治疗手段。若能在癫痫发作前进行预测,并提前采取干预措施抑制即将到来的癫痫发作,对于缓解患者病痛以及治愈癫痫发作具有重大意义。针对现有癫痫预测方法存在的不足,本项目在前期已实现癫痫发作期电阻抗监测的基础上,提出基于电阻抗成像的癫痫发作预测新方法。主要围绕基于电阻抗成像的癫痫发作前期判定及其电阻抗特征参数提取、以及实现基于癫痫发作前期电阻抗特征参数的判别分析预测方法两大关键问题,从设计能够同步采集电阻抗信号与脑电信号的采集系统、提取癫痫发作前期电阻抗特征参数、建立预测癫痫发作的判别分析法等关键环节入手,实现对大鼠难治性癫痫发作实时预测,为进一步实现临床应用奠定基础。本项目有望开辟电阻抗成像研究新领域,以及为难治性癫痫发作预测提供新思路和新方法,具有重要的科学和临床价值。
结项摘要
难治性癫痫的主要治疗方式是手术切除病灶,但对于手术也无效的患者,尚缺乏有效的治疗手段。若能在癫痫发作前进行预测,并提前采取干预措施抑制即将到来的癫痫发作,对于缓解患者病痛以及治愈癫痫发作具有重大意义。.针对现有癫痫预测方法存在的不足,本项目提出基于电阻抗断层成像技术(EIT)的癫痫发作预测新方法,利用EIT检测动物癫痫发作期以及发作间期的电阻抗特征变化,并提取癫痫发作前期的电阻抗特征参数进行癫痫发作预测研究。项目选用海人酸点燃法制备了急、慢性SD大鼠难治性癫痫模型,通过脑电癫痫特征波判断癫痫模型是否制备成功,以及记录特征波形、发作持续时间、发作期行为学等癫痫发作特征。研发了EIT-EEG同步采集系统,并基于硬件低通滤波器和软件梳状滤波器方法抑制了同步监测过程中EIT对EEG的干扰,实现了电阻抗与脑电的长时间同步监测癫痫发作,为准确提取与癫痫发作相关的电阻抗特征奠定了技术支撑。研究了癫痫发作期EIT感兴趣区域的电阻抗变化趋势,提取了癫痫发作期电阻抗先下降后上升的变化特征,并发现电阻抗下降时刻早于脑电癫痫发作开始时刻,证实了基于EIT预测癫痫发作具有可行性。实现了基于Higuchi和Hurst指数时间序列分型方法提取癫痫发作前期以及发作期的电阻抗特征参数,建立了基于主成分分析法和马氏距离的癫痫发作预测方法,突破了现有癫痫预测方法存在的不足,为难治性癫痫发作预测提供了新思路和新方法,同时为进一步实现临床应用奠定了基础。
项目成果
期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Suppressing interferences of EIT on synchronous recording EEG based on comb filter for seizure detection.
基于梳状滤波器抑制EIT对同步记录脑电图癫痫发作检测的干扰
- DOI:10.3389/fneur.2022.1070124
- 发表时间:2022
- 期刊:FRONTIERS IN NEUROLOGY
- 影响因子:3.4
- 作者:Wang, Lei;Zhu, Wenjing;Wang, Rong;Li, Weichen;Liang, Guohua;Ji, Zhenyu;Dong, Xiuzhen;Shi, Xuetao
- 通讯作者:Shi, Xuetao
Exploring the relationship between the dielectric properties and viability of human normal hepatic tissues from 10 Hz to 100 MHz based on grey relational analysis and BP neural network
基于灰色关联分析和BP神经网络探索10 Hz至100 MHz人体正常肝组织介电特性与活力之间的关系
- DOI:10.1016/j.compbiomed.2021.104494
- 发表时间:2021-05-28
- 期刊:COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE
- 影响因子:7.7
- 作者:Wang, Hang;Wang, Lei;Dong, Xiuzhen
- 通讯作者:Dong, Xiuzhen
Dielectric Properties of Human Active Liver, Kidney and Spleen Compared to Those of Respective Inactive Tissues, Porcine Tissues and the Data Provided by a Database in the Frequency Range of 10 Hz to 100 MHz
人类活动肝脏、肾脏和脾脏的介电特性与相应非活动组织、猪组织以及数据库提供的数据在 10 Hz 至 100 MHz 频率范围内的介电特性比较
- DOI:10.1109/tbme.2021.3065016
- 发表时间:2021-03
- 期刊:IEEE Transactions on Biomedical Engineering
- 影响因子:4.6
- 作者:Lei Wang;Hang Wang;Can-Hua Xu;Zhenyu Ji;Jianbo Li;Xiuzhen Dong;Xuetao Shi
- 通讯作者:Xuetao Shi
Animal models for epileptic foci localization, seizure detection, and prediction by electrical impedance tomography
通过电阻抗断层扫描进行癫痫病灶定位、癫痫发作检测和预测的动物模型
- DOI:10.1002/wcs.1619
- 发表时间:2022-09-12
- 期刊:WILEY INTERDISCIPLINARY REVIEWS-COGNITIVE SCIENCE
- 影响因子:3.9
- 作者:Wang,Rong;Zhu,Wenjing;Wang,Lei
- 通讯作者:Wang,Lei
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:{{ item.doi || "--"}}
- 发表时间:{{ item.publish_year || "--" }}
- 期刊:{{ item.journal_name }}
- 影响因子:{{ item.factor || "--"}}
- 作者:{{ item.authors }}
- 通讯作者:{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
其他文献
异构架构下基于放松重用距离的多平台数据布局优化
- DOI:10.13328/j.cnki.jos.005104
- 发表时间:2016
- 期刊:软件学报
- 影响因子:--
- 作者:刘颖;黄磊;吕方;崔慧敏;王蕾;冯晓兵
- 通讯作者:冯晓兵
儿童早期发展项目:拉丁美洲的实践和政策推广
- DOI:10.16382/j.cnki.1000-5560.2019.03.013
- 发表时间:2019
- 期刊:华东师范大学学报(教育科学版)
- 影响因子:--
- 作者:诺伯特·斯查迪;贤悦;王蕾;白钰
- 通讯作者:白钰
补体C3在2型糖尿病及正常大鼠脂肪干细胞中甲基化差异研究
- DOI:10.3969/j.issn.1001-3733.2019.02.006
- 发表时间:2019
- 期刊:实用口腔医学杂志
- 影响因子:--
- 作者:王蕾;陈旭涛;丁锋;刘向东;宋应亮
- 通讯作者:宋应亮
基于结构相似度的关中平原旱情空间分布特征
- DOI:--
- 发表时间:2015
- 期刊:农业机械学报
- 影响因子:--
- 作者:白雪娇;王鹏新;解毅;王蕾;贺鹏
- 通讯作者:贺鹏
纳米Al2O3 激光烧结快速成型试验初探
- DOI:--
- 发表时间:--
- 期刊:激光技术
- 影响因子:--
- 作者:张建华;赵剑峰;田宗军;花国然;王蕾;黄因慧;胡育文;张永康
- 通讯作者:张永康
其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:{{ item.doi || "--" }}
- 发表时间:{{ item.publish_year || "--"}}
- 期刊:{{ item.journal_name }}
- 影响因子:{{ item.factor || "--" }}
- 作者:{{ item.authors }}
- 通讯作者:{{ item.author }}

内容获取失败,请点击重试

查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:
AI项目摘要
AI项目思路
AI技术路线图

请为本次AI项目解读的内容对您的实用性打分
非常不实用
非常实用
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
您认为此功能如何分析更能满足您的需求,请填写您的反馈:
相似国自然基金
{{ item.name }}
- 批准号:{{ item.ratify_no }}
- 批准年份:{{ item.approval_year }}
- 资助金额:{{ item.support_num }}
- 项目类别:{{ item.project_type }}
相似海外基金
{{
item.name }}
{{ item.translate_name }}
- 批准号:{{ item.ratify_no }}
- 财政年份:{{ item.approval_year }}
- 资助金额:{{ item.support_num }}
- 项目类别:{{ item.project_type }}