基于神经网络的癫痫脑电信号检测与预测：技术突破与系统综述

《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》：Neural networks for epilepsy detection and prediction with EEG signals: a systematic review

本综述系统分析了过去三年发表的341篇文献，聚焦神经网络技术在癫痫脑电信号检测与预测中的最新进展。研究团队遵循PRISMA标准，全面评估了16个公开数据集、多模态特征提取方法和主流神经网络架构（包括CNN、RNN、Transformer和GNN等），揭示了卷积神经网络作为经典模型的优势地位以及图神经网络和Transformer的崛起趋势。该研究为癫痫智能诊断系统开发提供了重要的技术参考和方向指引。

　　

癫痫作为一种常见的慢性神经系统疾病，全球约有1%的人口受其困扰，其中10-20岁青少年为主要发病群体。这种疾病以大脑神经元异常放电为特征，导致患者出现反复发作的感觉障碍，严重时可能伴随意识丧失和强直-阵挛性抽搐，不仅影响日常生活自理能力，更可能引发癫痫猝死等危及生命的并发症。世界卫生组织指出，虽然70%的癫痫患者可以通过药物治疗得到控制，但实现早期检测和预测仍然面临巨大挑战。

目前临床上主要依靠医生对脑电图信号的视觉判读来诊断癫痫发作，这种方法虽然被视为金标准，但其准确性高度依赖医生的专业经验，容易导致误诊和漏诊。此外，脑电图信号本身容易受到各种噪声干扰，而癫痫又包含多种亚型（如局灶性发作、全面性发作、West综合征等），进一步增加了人工评估的难度。这种耗时费力的诊断过程给临床医生带来了沉重负担。

随着人工智能技术的快速发展，神经网络在癫痫检测与预测领域展现出巨大潜力。与传统机器学习方法相比，深度学习模型能够自动从脑电图信号中提取 discriminative 特征，实现端到端学习，特别是在处理高维和非结构化数据方面表现出色。然而，脑电图信号具有非线性和混沌特性，且容易受到伪迹干扰，这些特点给神经网络的应用带来了特殊挑战。

为了系统梳理该领域的最新进展，研究人员开展了一项系统性综述研究，论文发表在《Artificial Intelligence Review》期刊。该研究团队采用PRISMA标准流程，对过去三年发表的341篇相关文献进行了深入分析，涵盖了16个公开数据集的使用情况、多种特征提取方法和神经网络架构的技术特点。

在技术方法层面，研究团队主要采用了系统性文献综述方法（PRISMA标准）、神经网络架构性能比较分析（包括CNN、RNN、GNN、Transformer等）、多维度评估指标分析（准确率、敏感性、特异性等）以及公开数据集特征统计（CHB-MIT、Bonn、TUH等16个数据集）。这些方法的综合运用确保了研究结论的全面性和可靠性。

数据集、评估指标与处理框架

研究团队统计了16个常用的公开脑电图数据集，包括CHB-MIT、Bonn、TUH等，涵盖了头皮脑电图和颅内脑电图两种类型。这些数据集在患者数量、年龄分布、采样率和通道数量等方面存在显著差异，其中CHB-MIT因其包含多名患者且记录时间长而成为使用最广泛的数据集。评估指标方面，除了常用的准确率外，还涉及敏感性、特异性、精确率、F1分数等多个维度，以确保评估的全面性。处理框架通常包括预处理、特征提取和分类三个核心环节，其中预处理主要针对脑电图信号中的噪声和伪迹进行去除，特征提取则涉及时域、频域、空间域和非线性特征等多个维度。

神经网络架构的技术特点

卷积神经网络（CNN）作为最常用的架构，在研究中表现出色。一维CNN能够直接处理原始脑电图信号，保留时间序列的依赖性；二维CNN则擅长处理时频图像特征；而三维CNN在捕捉多通道脑电图信号的时空耦合模式方面具有独特优势。时序卷积网络（TCN）通过扩张因果卷积结构，在长序列建模方面表现出色，特别适合实时在线检测与预测任务。

循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、Bi-LSTM、GRU）在捕捉脑电图信号的时间动态特性方面具有天然优势。长短期记忆网络（LSTM）通过其门控机制有效缓解了梯度消失问题，而双向LSTM（Bi-LSTM）能够同时捕捉前后文信息，进一步提高模型性能。门控循环单元（GRU）则以更简洁的结构实现了与LSTM相当的性能。

Transformer模型凭借其自注意力机制，在捕获脑电图信号的长期依赖关系方面展现出强大能力。研究表明，结合卷积操作的混合Transformer架构在癫痫检测任务中表现优异，特别是能够并行处理多导联信号，提高处理效率。

图神经网络（GNN）是近年来兴起的新技术，它能够显式建模多通道脑电图的空间拓扑结构和动态功能网络特性。通过将脑电图通道表示为节点，通道间的连接关系表示为边，GNN可以定量分析跨脑区的神经同步异常和癫痫传播路径，为癫痫网络定位提供独特价值。

自动编码器（AE）和生成对抗网络（GAN）则在特征学习和数据增强方面发挥重要作用。自动编码器能够学习脑电图信号的低维表示，而生成对抗网络可以生成合成样本，解决数据不平衡问题。

混合神经网络的优势

研究显示，混合神经网络架构能够整合不同模型的优势，实现更优异的性能。CNN与LSTM的结合可以同时捕捉空间特征和时间动态；CNN与Transformer的融合则兼顾了局部特征和全局上下文；而GNN与其他网络的组合能够更好地建模脑电图信号的时空特性。这些混合架构通过多尺度特征抽象层次，为癫痫预测等需要同时关注瞬态尖峰模式和长期节律转换的任务提供了多维分析框架。

技术挑战与未来方向

尽管神经网络在癫痫检测与预测方面取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。模型的可解释性不足是深度学习方法的普遍问题，这限制了其在临床环境中的可信度。此外，患者间的变异性使得模型泛化能力成为关键挑战，跨患者检测的准确性仍有待提高。计算复杂度也是一个实际问题，特别是在资源受限的可穿戴设备上部署模型时，需要平衡准确性与效率。

未来研究方向包括：开发更轻量化的网络架构以适应可穿戴设备的需求；增强模型的可解释性以提高临床接受度；改进跨患者泛化能力；以及探索多模态数据融合策略。此外，将癫痫检测系统与云平台结合，实现远程医疗监护，也是一个重要的发展趋势。

该综述系统总结了神经网络在癫痫脑电分析中的最新进展，为研究人员提供了全面的技术参考。通过分析不同架构的优势与局限，研究为未来技术发展指明了方向，特别是在提高模型实用性、可解释性和泛化能力方面。这些成果将推动癫痫智能诊断系统向更精准、更可靠的方向发展，最终为癫痫患者带来更好的医疗体验和治疗效果。