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近日,，團隊2022級研究生楊鉦烺在潘家輝教授的悉心指導(dǎo)下,，聯(lián)合中山大學(xué)孫逸仙紀念醫(yī)院神經(jīng)科李藝團隊，在腦機接口領(lǐng)域權(quán)威期刊《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》（華南師范大學(xué)一類層次期刊）成功錄用學(xué)術(shù)論文“Deep Learning-Augmented Sleep Spindle Detection for Acute Disorders of Consciousness: Integrating CNN and Decision Tree Validation”,。該論文自2024年10月6日提交,，于2025年4月7日被正式接收,。

圖1 睡眠紡錘波檢測方法CDTSD的整體結(jié)構(gòu)

在急性意識障礙（Acute Disorder of Consciousness, ADOC）的臨床評估中，睡眠紡錘波（Sleep Spindle,，頻率11-16 Hz,、持續(xù)0.5-2秒）的檢測對于患者預(yù)后的預(yù)測具有極其重要的價值。然而,，當前針對ADOC患者的睡眠紡錘波分析面臨著諸多挑戰(zhàn)：自動化檢測技術(shù)在臨床應(yīng)用中的普及程度不足,，導(dǎo)致檢測效率低下；慢紡錘波（8-10 Hz）的精準識別存在困難,，容易被傳統(tǒng)方法遺漏,；此外,，關(guān)于睡眠紡錘波特征與患者預(yù)后之間關(guān)聯(lián)的定量研究也極為匱乏。為攻克這些難題,，楊鉦烺等研究人員提出了一種融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與決策樹驗證機制的深度學(xué)習自動檢測算法CDTSD,，該算法能夠高效、精準地從患者腦電圖（EEG）中識別出睡眠紡錘波,。進一步的斯皮爾曼相關(guān)分析揭示,，患者睡眠紡錘波密度與傷后第28天格拉斯哥預(yù)后量表（Glasgow Outcome Scale, GOS）評分之間存在中等程度的正相關(guān)關(guān)系，這為ADOC的預(yù)后評估提供了一種全新的潛在客觀量化指標,，有望為臨床診斷和治療提供有力支持,。

研究創(chuàng)新點

本研究的貢獻與創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在以下3個方面：

1. 深度學(xué)習增強算法的提出：本研究成功開發(fā)了一種創(chuàng)新的深度學(xué)習增強算法，實現(xiàn)了對ADOC患者睡眠紡錘波的自動化檢測,。這一成果有效解決了當前臨床應(yīng)用中自動化檢測技術(shù)不足的問題，顯著提升了檢測效能,，為臨床實踐帶來了新的希望,。
2. 決策樹驗證機制的設(shè)計：研究團隊精心設(shè)計了一種基于TEO（Teager能量算子）與頻率捕獲方法的決策樹驗證機制。該機制針對性地提升了紡錘波檢測的敏感度,，尤其在檢測ADOC患者腦電圖中可能出現(xiàn)的慢紡錘波方面表現(xiàn)出色,，彌補了傳統(tǒng)方法的局限性，進一步提高了檢測的準確性,。
3. 預(yù)后量化指標的發(fā)現(xiàn)：通過斯皮爾曼相關(guān)分析,，本研究發(fā)現(xiàn)ADOC患者睡眠紡錘波密度與傷后第28天GOS評分呈中等程度正相關(guān)。這一發(fā)現(xiàn)證實了睡眠紡錘波密度作為預(yù)后量化指標的潛力,，為臨床預(yù)后評估與診療提供了新的依據(jù),，有望推動相關(guān)領(lǐng)域的研究和實踐發(fā)展。

CDTSD方法的具體實現(xiàn)步驟

本研究提出的CDTSD方法通過以下四個關(guān)鍵步驟實現(xiàn)對患者睡眠紡錘波的精準檢測：

1. 信號預(yù)處理：首先對EEG信號進行帶通濾波,、去噪和數(shù)據(jù)增強處理,，以提高信號質(zhì)量。此外,，患者EEG數(shù)據(jù)還通過FastICA（快速獨立成分分析）去除偽影,，進一步確保信號的純凈度，為后續(xù)檢測提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),。
2. 深度學(xué)習檢測：利用CNN強大的特征提取能力,，從預(yù)處理后的EEG信號中提取時空特征，并生成初步的紡錘波事件,。這一過程充分發(fā)揮了深度學(xué)習在復(fù)雜信號分析中的優(yōu)勢,，為后續(xù)的驗證和優(yōu)化提供了初步結(jié)果。
3. 決策樹驗證：通過頻率捕獲算法和TEO能量算子,，對深度學(xué)習模型輸出的可能誤判的紡錘波事件進行二次驗證,。這一驗證過程有效提升了紡錘波,，尤其是患者慢紡錘波的檢測敏感性，進一步提高了檢測的準確性和可靠性,。
4. 結(jié)果優(yōu)化：最后采用非極大值抑制（NMS）去除重疊事件,，輸出最終的檢測結(jié)果。這一優(yōu)化步驟確保了檢測結(jié)果的清晰性和準確性,，為臨床應(yīng)用提供了高質(zhì)量的檢測數(shù)據(jù),。

實驗結(jié)果與討論

實驗結(jié)果表明，CDTSD方法在MASS2數(shù)據(jù)集及一個自采患者數(shù)據(jù)集上分別取得了0.798/0.841（基于兩位專家E1與E2的紡錘波注釋）和0.745的F1分數(shù),，均處于行業(yè)先進水平,。其中，決策樹模塊的引入顯著提升了慢紡錘波的檢測敏感性與模型的穩(wěn)定性,。此外,，患者紡錘波密度與28天GOS評分呈中等正相關(guān)（ρ=0.5439, p<0.01），這一發(fā)現(xiàn)進一步驗證了紡錘波密度作為預(yù)后量化指標的有效性,。本研究提出的混合框架通過CNN與決策樹的有機結(jié)合,，成功彌補了傳統(tǒng)方法的不足，首次量化了紡錘波密度的預(yù)后價值,，為ADOC患者的睡眠紡錘波自動檢測與預(yù)后預(yù)測輔助提供了一種高效,、可靠的工具。

未來展望

盡管本研究取得了令人鼓舞的成果,，但當前研究仍存在一些局限性,。由于ADOC患者數(shù)據(jù)規(guī)模有限，樣本量較小,，這在一定程度上限制了相關(guān)性分析的穩(wěn)健性,，也使得對縱向動態(tài)變化規(guī)律的挖掘存在局限。此外,，本研究尚未充分探討病因,、年齡等因素對患者預(yù)后的影響，這些因素可能在臨床實踐中具有重要意義,。未來的研究將致力于擴大臨床數(shù)據(jù)采集規(guī)模,，開展多中心、大樣本研究,，以驗證紡錘波密度與預(yù)后關(guān)聯(lián)的穩(wěn)定性,。同時，研究團隊還將探索多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的可能性,，例如結(jié)合影像學(xué),、行為學(xué)指標等，進一步完善急性意識障礙患者的預(yù)后評估體系,。通過這些努力,，我們期望推動該方法從實驗研究階段向臨床常規(guī)應(yīng)用的轉(zhuǎn)化,，為急性意識障礙患者 的診斷和治療提供更有力的支持，造福更多患者,。