利用迁移学习和脑电图（EEG）信号增强癫痫发作的检测能力

《Computational and Structural Biotechnology Journal》：Enhancing detection of epileptic seizures using transfer learning and EEG brain activity signals

本研究提出一种基于随机森林-门控循环单元（RFGR）的转移学习方法，用于早期癫痫发作检测。通过融合随机森林的类预测概率和GRU的时序特征提取，生成新型转移特征集，显著提升检测准确率至99.00%。结合可解释人工智能（XAI）方法，如SHAP图和决策树可视化，增强了模型决策的透明性。实验结果表明，RFGR方法在多个评估指标上优于现有方法，且具有较低的computational complexity，为临床癫痫诊断提供了高效可靠的技术工具。

　　癫痫发作是一种神经系统事件，其特征是大脑中突然出现的异常电活动，这会干扰大脑的正常功能。癫痫发作可能导致严重的后果，例如癫痫持续状态（status epilepticus），这是一种持续或反复发作的状况，可能引发呼吸困难、吸入性肺炎和心律失常等问题。因此，开发一种能够高效诊断癫痫发作的自动化方法至关重要。本研究的主要目标是建立一种高精度的癫痫早期诊断方法，利用基于不同大脑活动的脑电图（EEG）信号数据进行实验。为此，我们提出了一种新的迁移学习技术，称为随机森林-门控循环单元（RFGR），并利用EEG数据集来生成新的特征集。这些新生成的特征基于随机森林-门控循环单元（RFGR）提取的类别预测概率，用于训练模型。通过广泛的实验，我们研究了所提出方法的性能表现。结果显示，RFGR方法在使用随机森林模型时，表现优于当前最先进的技术，达到了99.00%的高准确率。此外，我们还采用了可解释的人工智能（XAI）分析，以提供对所提出方法决策过程的透明和易于理解的解释。

癫痫发作的诊断是临床实践中一个重要的环节，它涉及对EEG信号的深入分析，这些信号能够揭示大脑的异常电活动模式。传统上，癫痫的诊断依赖于神经科医生的主观判断，这不仅耗时，而且容易受到个人经验的影响。因此，寻找一种能够提高诊断准确性和效率的自动化方法成为研究的重点。本研究提出了一种基于迁移学习的创新方法，旨在克服传统方法在处理大量数据和提高模型泛化能力方面的不足。通过将知识从一个任务迁移到另一个相关任务，迁移学习能够有效提取EEG信号中的关键模式，从而提高AI模型在癫痫检测任务中的性能。这种方法特别适用于处理EEG数据，因为这些数据通常具有高度的复杂性和非线性特征。

在本研究中，我们利用了一个包含多种大脑活动类别的EEG信号数据集，包括“闭眼”、“癫痫发作”、“睁眼”、“肿瘤脑区”和“健康脑区”。数据集由500个样本组成，每个样本包含23.5秒的EEG信号，采样率为178 Hz，每个样本包含178个数据点。这些数据点代表EEG记录中的特定时刻，而每个样本由一个特征向量表示。为了确保模型的泛化能力，我们采用了一种分层的特征提取方法，结合了随机森林（RF）和门控循环单元（GRU）模型。首先，通过RF模型提取的类别预测概率被用作特征集的一部分。随后，使用GRU模型从EEG信号中提取时间特征。最终，我们将这两种方法提取的特征进行融合，形成新的混合特征集，用于训练和评估模型。

为了验证所提出方法的有效性，我们对多个机器学习模型和深度学习模型进行了比较分析。其中包括支持向量机（SVM）、逻辑回归（LR）、高斯朴素贝叶斯（GNB）和随机森林（RF）等传统机器学习模型，以及长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等深度学习模型。通过使用这些模型进行实验，我们发现基于新生成的迁移特征集，RF模型在癫痫检测任务中达到了最高的准确率，达到了99.00%。此外，我们还对模型的计算复杂度进行了分析，发现使用迁移特征集可以显著减少计算时间，提高模型的实用性。

为了确保模型的稳定性和泛化能力，我们采用了k折交叉验证技术。结果显示，使用迁移特征集的模型在交叉验证中的准确率和稳定性都优于使用原始特征集的模型。此外，我们还利用可解释人工智能（XAI）技术，如Shapley值和树状图（TreeMap），对模型的决策过程进行了分析。这些技术能够提供对模型预测结果的直观解释，帮助临床医生理解模型的决策依据，从而增强其对模型结果的信任度。

本研究的实验结果表明，所提出的RFGR方法在癫痫检测任务中表现优异，其准确率显著高于现有的其他方法。通过使用迁移学习，我们成功地将传统机器学习模型和深度学习模型的优势结合起来，提高了模型在处理复杂EEG数据时的性能。此外，模型的计算效率也得到了显著提升，使其在实际应用中更具可行性。在实际临床环境中，这种模型可以用于实时监测和预警癫痫发作，从而帮助医生进行早期干预，改善患者的治疗效果。

从实际应用的角度来看，本研究的成果具有重要的意义。首先，它为临床医生提供了一种快速、准确的癫痫检测工具，有助于减少误诊率和漏诊率，提高患者的生存率和生活质量。其次，该方法可以用于大规模的数据分析，帮助研究人员探索癫痫的潜在机制和风险因素，为未来的研究提供数据支持。此外，本研究还开发了一个基于Web的图形用户界面（GUI），使癫痫检测工具更加易于使用和推广。通过这个界面，用户可以上传EEG信号文件，模型会自动分析并预测癫痫发作的可能性，为医疗工作者提供一个便捷的诊断辅助工具。

尽管本研究取得了显著的成果，但仍有一些局限性和未来研究方向值得探讨。首先，当前的模型主要基于特定的EEG数据集，因此其泛化能力可能受到数据分布的影响。未来的研究可以考虑使用更广泛的数据集，以验证模型在不同人群和不同环境下的表现。其次，虽然迁移学习能够有效提高模型的性能，但其在实际应用中的可解释性仍然需要进一步研究。通过结合更多可解释性技术，可以增强模型的透明度，使其更容易被临床医生接受和使用。最后，随着人工智能技术的不断发展，未来可以探索更多先进的深度学习模型，如Transformer和自监督学习方法，以进一步提高癫痫检测的准确率和效率。

综上所述，本研究通过提出一种基于迁移学习的新型特征提取方法，显著提高了癫痫检测的准确率和效率。所提出的RFGR方法结合了随机森林和门控循环单元的优势，为癫痫的早期诊断提供了一种可靠的技术支持。同时，通过使用可解释人工智能技术，我们确保了模型的透明性和可理解性，使其在临床实践中更具可行性。未来的研究可以进一步优化模型的性能，并探索其在其他神经系统疾病中的应用，以推动医疗科技的发展和临床实践的创新。