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近日，團(tuán)隊(duì)2022級(jí)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(jì)念醫(yī)院神經(jīng)科李藝團(tuán)隊(duì)，在腦機(jī)接口領(lǐng)域權(quán)威期刊《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》（華南師范大學(xué)一類(lèi)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(cè)方法CDTSD的整體結(jié)構(gòu)

在急性意識(shí)障礙（Acute Disorder of Consciousness, ADOC）的臨床評(píng)估中，睡眠紡錘波（Sleep Spindle，頻率11-16 Hz、持續(xù)0.5-2秒）的檢測(cè)對(duì)于患者預(yù)后的預(yù)測(cè)具有極其重要的價(jià)值。然而，當(dāng)前針對(duì)ADOC患者的睡眠紡錘波分析面臨著諸多挑戰(zhàn)：自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)在臨床應(yīng)用中的普及程度不足，導(dǎo)致檢測(cè)效率低下；慢紡錘波（8-10 Hz）的精準(zhǔn)識(shí)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(shù)驗(yàn)證機(jī)制的深度學(xué)習(xí)自動(dòng)檢測(cè)算法CDTSD，該算法能夠高效、精準(zhǔn)地從患者腦電圖（EEG）中識(shí)別出睡眠紡錘波。進(jìn)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(píng)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(píng)估提供了一種全新的潛在客觀(guān)量化指標(biāo)，有望為臨床診斷和治療提供有力支持。

研究創(chuàng)新點(diǎn)

本研究的貢獻(xiàn)與創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在以下3個(gè)方面：

1. 深度學(xué)習(xí)增強(qiáng)算法的提出：本研究成功開(kāi)發(fā)了一種創(chuàng)新的深度學(xué)習(xí)增強(qiáng)算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)ADOC患者睡眠紡錘波的自動(dòng)化檢測(cè)。這一成果有效解決了當(dāng)前臨床應(yīng)用中自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)不足的問(wèn)題，顯著提升了檢測(cè)效能，為臨床實(shí)踐帶來(lái)了新的希望。
2. 決策樹(shù)驗(yàn)證機(jī)制的設(shè)計(jì)：研究團(tuán)隊(duì)精心設(shè)計(jì)了一種基于TEO（Teager能量算子）與頻率捕獲方法的決策樹(shù)驗(yàn)證機(jī)制。該機(jī)制針對(duì)性地提升了紡錘波檢測(cè)的敏感度，尤其在檢測(cè)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(bǔ)了傳統(tǒng)方法的局限性，進(jìn)一步提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
3. 預(yù)后量化指標(biāo)的發(fā)現(xiàn)：通過(guò)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(píng)分呈中等程度正相關(guān)。這一發(fā)現(xiàn)證實(shí)了睡眠紡錘波密度作為預(yù)后量化指標(biāo)的潛力，為臨床預(yù)后評(píng)估與診療提供了新的依據(jù)，有望推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的研究和實(shí)踐發(fā)展。

CDTSD方法的具體實(shí)現(xiàn)步驟

本研究提出的CDTSD方法通過(guò)以下四個(gè)關(guān)鍵步驟實(shí)現(xiàn)對(duì)患者睡眠紡錘波的精準(zhǔn)檢測(cè)：

1. 信號(hào)預(yù)處理：首先對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行帶通濾波、去噪和數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，以提高信號(hào)質(zhì)量。此外，患者EEG數(shù)據(jù)還通過(guò)FastICA（快速獨(dú)立成分分析）去除偽影，進(jìn)一步確保信號(hào)的純凈度，為后續(xù)檢測(cè)提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
2. 深度學(xué)習(xí)檢測(cè)：利用CNN強(qiáng)大的特征提取能力，從預(yù)處理后的EEG信號(hào)中提取時(shí)空特征，并生成初步的紡錘波事件。這一過(guò)程充分發(fā)揮了深度學(xué)習(xí)在復(fù)雜信號(hào)分析中的優(yōu)勢(shì)，為后續(xù)的驗(yàn)證和優(yōu)化提供了初步結(jié)果。
3. 決策樹(shù)驗(yàn)證：通過(guò)頻率捕獲算法和TEO能量算子，對(duì)深度學(xué)習(xí)模型輸出的可能誤判的紡錘波事件進(jìn)行二次驗(yàn)證。這一驗(yàn)證過(guò)程有效提升了紡錘波，尤其是患者慢紡錘波的檢測(cè)敏感性，進(jìn)一步提高了檢測(cè)的準(zhǔn)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(cè)結(jié)果。這一優(yōu)化步驟確保了檢測(cè)結(jié)果的清晰性和準(zhǔn)確性，為臨床應(yīng)用提供了高質(zhì)量的檢測(cè)數(shù)據(jù)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CDTSD方法在MASS2數(shù)據(jù)集及一個(gè)自采患者數(shù)據(jù)集上分別取得了0.798/0.841（基于兩位專(zhuān)家E1與E2的紡錘波注釋?zhuān)┖?.745的F1分?jǐn)?shù)，均處于行業(yè)先進(jìn)水平。其中，決策樹(shù)模塊的引入顯著提升了慢紡錘波的檢測(cè)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(píng)分呈中等正相關(guān)（ρ=0.5439, p<0.01），這一發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步驗(yàn)證了紡錘波密度作為預(yù)后量化指標(biāo)的有效性。本研究提出的混合框架通過(guò)CNN與決策樹(shù)的有機(jī)結(jié)合，成功彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的不足，首次量化了紡錘波密度的預(yù)后價(jià)值，為ADOC患者的睡眠紡錘波自動(dòng)檢測(cè)與預(yù)后預(yù)測(cè)輔助提供了一種高效、可靠的工具。

未來(lái)展望

盡管本研究取得了令人鼓舞的成果，但當(dāng)前研究仍存在一些局限性。由于A(yíng)DOC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(duì)縱向動(dòng)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(duì)患者預(yù)后的影響，這些因素可能在臨床實(shí)踐中具有重要意義。未來(lái)的研究將致力于擴(kuò)大臨床數(shù)據(jù)采集規(guī)模，開(kāi)展多中心、大樣本研究，以驗(yàn)證紡錘波密度與預(yù)后關(guān)聯(lián)的穩(wěn)定性。同時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)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(biāo)等，進(jìn)一步完善急性意識(shí)障礙患者的預(yù)后評(píng)估體系。通過(guò)這些努力，我們期望推動(dòng)該方法從實(shí)驗(yàn)研究階段向臨床常規(guī)應(yīng)用的轉(zhuǎn)化，為急性意識(shí)障礙患者 的診斷和治療提供更有力的支持，造福更多患者。