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GOFA算法文献资料
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改进的GOFA算法对猴颞叶癫痫发作预测的研究
目的 通过记录恒河猴颞叶癫痫模型癫痫发作前的丘脑前核(ANT)电信号变化,运用优化后的GOFA算法,实现对癫痫临床发作的检测.方法 以10只健康成年雄性恒河猴作为实验对象,通过立体定向手段放置ANT深部电极,采集正常ANT深部电信号作为基线信号.制备恒河猴颞叶癫痫动物模型,采集、分析双侧ANT电信号,应用改进后的GOFA算法对采集到的ANT电信号进行数学分析,从准确性、特异性、敏感性和检测延迟时间等方面对检测方法的可靠性进行验证.结果 运用改进后的GOFA算法对37段、共计452.4 min的ANT局部电信号进行分析,当t=22,D =0.84 s时,平均检测延迟时间55 s,敏感性为93.2％.结论 通过改进的GOFA算法对猴颞叶癫痫模型ANT脑电信号分析,可对癫痫进行预测.根据对癫痫预测的准确率和假阳性率要求不同,对预测算法中的时间阈值T和空间阈值D进行调整,可以实现癫痫预测的个体化方案,为今后RNS的个体化治疗方案提供基础.
