基于蚁群优化与灰狼优化的混合元启发式框架在癫痫发作检测中的应用研究

本研究针对癫痫发作检测中特征冗余和分类器参数优化难题，创新性地提出ACO-GWO-RF混合元启发式框架。通过蚁群优化(ACO)实现特征选择，结合灰狼优化(GWO)调整随机森林(RF)超参数，在CHB-MIT和Seina脑电数据集上分别取得96.70%和93.01%的准确率，显著提升现有方法的检测性能，为个性化癫痫诊疗系统开发提供新思路。

　　

癫痫发作检测的困境与突破

全球约有5000万癫痫患者，其典型特征是脑部异常放电导致的反复性发作。临床诊断主要依赖脑电图(EEG)监测，但EEG信号具有非平稳、非线性等复杂特性，传统分析方法存在特征冗余、计算效率低等瓶颈。尽管已有研究采用机器学习算法，但多数未能有效解决特征选择与分类器优化的协同问题，导致检测准确率难以突破95%大关。

混合智能算法的创新实践

Indu Dokare团队在《Acta Epileptologica》发表的研究中，开创性地将生物启发算法融入癫痫检测流程。该工作首先从4秒EEG片段提取10维特征（包括统计量和熵值特征），随后通过蚁群优化模拟昆虫觅食行为，动态筛选关键特征。如图8所示，香农熵(Feature 9)和标准差(Feature 3)成为最常被选择的特征，这与癫痫发作时脑电信号复杂度变化的病理机制高度吻合。

灰狼优化算法则模仿狼群狩猎策略，对随机森林的决策树数量(n_estimators)和最大深度(max_depth)进行自适应调整。如图11所示，这种双重优化策略使模型在CHB-MIT数据集上的平均准确率达到96.70%，特异性高达99.24%，意味着每100次警报中仅有不到1次误报，显著优于传统方法。

关键技术方法

研究采用来自波士顿儿童医院(CHB-MIT)和意大利锡耶纳大学的两大公开EEG数据集，包含37名患者的834次发作记录。通过4阶巴特沃斯滤波器和陷波滤波器预处理后，提取时域统计量和非线性熵特征。采用5蚁群10迭代的ACO进行特征选择，配合5狼群10迭代的GWO优化RF参数，最终通过5折交叉验证评估性能。

研究结果解析

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   特征选择机制

   ACO算法表现出显著的学习能力，如图7所示，经过4轮迭代后特征1、3、7、9形成稳定组合。这种选择模式与癫痫发作时脑电信号幅值突变(Feature 1)、节律紊乱(Feature 3)等生理特征高度一致。

1. 1.

   跨数据集验证

   在儿童(CHB-MIT)和成人(Seina)患者中分别获得92.66%和89.82%的敏感度，证明算法具有年龄适应性。如表3所示，该成果在23项对比研究中综合性能排名第一，尤其将特异性较现有最佳结果提升0.76%。

2. 2.

   计算效率平衡

   图9揭示当蚁群数量>5时，灵敏度提升趋于平缓而耗时线性增长，这一发现为临床实时监测系统设计提供了关键参数依据。

临床转化价值

该研究开创了元启发式算法在癫痫检测中的协同应用范式。ACO-GWO的耦合机制不仅解决了特征工程与模型优化的割裂问题，其99.24%的特异性更意味着可大幅减少临床误诊。研究者特别指出，对于发作持续时间较短的患者（如CHB-MIT中的16号患者），未来可通过增加短时傅里叶变换(STFT)特征进一步提升灵敏度。

这项工作的突破性在于将生物智能行为数学化建模，为医疗人工智能领域提供了可解释、可定制的解决方案。正如讨论部分强调的，该方法既保留了随机森林的决策透明性，又通过优化算法克服了"维度灾难"，为开发嵌入式癫痫预警设备奠定了算法基础。研究团队已着手将该框架扩展至癫痫预测领域，有望实现从被动检测到主动干预的诊疗模式转变。