重症监护病人脑电数据的自动聚类分析（英文）

癫痫性发作、持续状态及痫样节律性活动是常见的病理性脑部放电状态,通常会在急性脑损伤患者的脑电图(EEG)中表现出来。完成此类病理性波形的有效标记,是进一步诊断与治疗相关疾病的重要前提。为辅助神经内科专家对不同病理波形进行快速标记,文中提出了一种全新的辅助检测标记系统。该系统分别采用特征提取、PCA降维和LE映射可视化等技术,实现EEG中同质模式簇的自动检测。所提方法对哈佛医学院/麻省总医院中10例ICU患者的长时程连续脑电图进行了系统分析。数值实验结果表明,海量脑电数据能够被有效地自动聚类为多种ICU典型标准波形,而且仅通过观测类中心及若干同类成员就能够达到有效标记的目标。同时,LE可视化结果也进一步证实了"发作间期-发作期"连续统假设是成立的。