癲癇的典型特征是神經元群體產生異常同步發放，在記錄的神經電信號中呈現為癇樣棘波。為了定量分析癲癇發生時的癇樣棘波，本文設計了一種基于窗口的檢測法用于自動檢測大鼠海馬 CA1 區急性癲癇模型的棘波信號，即群峰電位（PS），并計算其特征參數。實驗結果表明，在鉀離子通道拮抗劑 4-氨基吡啶（4-AP）和 γ-氨基丁酸 A 型受體拮抗劑印防己毒素（PTX）誘導的癲癇模型中，該算法可直接從原始寬頻帶記錄信號中正確識別 PS 波。兩種模型中的 PS 檢出率分別為 94.2%±1.6%（n=11）和 95.9%±1.9%（n=12），且誤檢率分別為 3.5%±2.3%（n=11）和 4.8%±2.3%（n=12），遠小于普通閾值法的誤檢率。比較 4-AP 和 PTX 模型的 PS 波特征，結果顯示：4-AP 誘導的 PS 波具有較寬的波形，發放較分散，發放間隔主要分布于 100～700 ms 范圍內。而 PTX 誘導的 PS 則呈現爆發式發放，發放率較高，發放間隔主要分布于 2～20 ms 范圍內，使得每秒 PS 幅值之和顯著大于 4-AP 模型。因此，PTX 模型的神經元群體同步發放活動比 4-AP 模型要強烈。總之，該棘波檢測新算法可以正確識別和分析癇樣棘波，為癲癇發生機制的研究和癲癇治療新方法的評估提供了一種有用的數據分析工具。
引用本文： 陳小千, 封洲燕, 郭哲杉, 周文杰, 王兆祥. 癲癇模型中癇樣棘波自動檢測的新算法及其應用. 生物醫學工程學雜志, 2017, 34(4): 485-492. doi: 10.7507/1001-5515.201611037 復制
引言
癲癇是一種常見的腦神經系統疾病，全世界范圍內患病率約為 1%，其中耐藥性或難治性癲癇約占所有患者的 40%[1-2]。因此，長期以來，研究癲癇的產生機制、開發癲癇治療的新方法一直是腦疾病研究領域的重要課題之一。其中，動物癲癇模型的應用在該領域的研究中發揮了重要作用。癲癇發作的典型特征是神經元群體產生異常同步的動作電位發放，這種同步發放在神經電信號（如頭皮腦電、皮層腦電或深部腦組織的電信號等）中呈現為癇樣棘波[3-4]。記錄并定量分析棘波信號，可以獲得重要信息。
但是，癇樣棘波的自動識別和提取一直存在困難。首先，由于癲癇發作期間的神經元的活動較復雜，記錄的神經電信號變化多端，給正確識別棘波造成困難。其次，由于動物實驗的癲癇模型各種各樣，致癇機制不同導致了癇樣棘波的幅值、形態和發放模式多變[5-7]，從而進一步增加了自動檢測的難度。
已有的棘波檢測和評估的常用算法有閾值法、海岸線法和窗口法等。其中，幅值閾值法的使用最為普遍[8-9]。由于棘波是大量神經元同步發放動作電位形成的，在胞外記錄的場電位信號中，其波形特征往往為大幅值的負相尖波。因此，采用閾值法可以將其與其他小幅值信號分開。但閾值法抗干擾性較弱，當信號的信噪比較低時，易于將噪聲誤檢為棘波或漏檢小幅值棘波[10]。海岸線算法計算的是信號曲線的長度。癲癇發作時產生大幅值棘波，因此通常具有較大的海岸線數值[4-5]。但是，該算法難以區分大幅值棘波與小幅值高頻信號。而且，該算法無法獲得各棘波的幅值、寬度等波形特征數據。窗口法常用于場電位中單細胞動作電位（即鋒電位）的檢測，將合適寬度的時間窗沿著記錄數據移動，當窗內信號的峰峰值、波寬等特征值符合預先設定的條件時，即可認為檢測到鋒電位[10-11]。窗口法可以同時兼顧被測信號的幅值與變化率等特征，適用于棘波信號的檢出。但是，傳統的窗口法存在易產生重復檢測、計算量較大、檢測速度較慢等缺點。
為了克服上述常用算法的缺點、正確檢測癇樣棘波并分析其特征參數，本文設計了一種基于窗口的棘波檢測算法（下文簡稱“窗口法”），并將其用于兩種致癇劑誘導的大鼠海馬 CA1 區急性癲癇模型。這兩種致癇劑是：鉀離子通道阻斷劑 4-氨基吡啶（4-aminopyridine，4-AP）和抑制性神經遞質 γ-氨基丁酸 A 型（γ-aminobutyric acid A-type，GABAA）受體的拮抗劑印防己毒素（picrotoxin，PTX）[7, 12-13]。本文的研究結果可以為癲癇動物模型的定量分析提供客觀有效的方法，以促進有關癲癇產生機制和癲癇新療法的研究工作。
1 材料與方法
1.1 動物手術及信號記錄
成年 Sprague-Dawley 大鼠 23 只（250～300 g，購自中國浙江省醫學科學院實驗動物中心），用烏拉坦（Urethane）1.25 g/kg 腹腔注射麻醉后，固定于大鼠腦立體定位儀上，切開頭部皮膚，除去部分顱骨，放置記錄電極和刺激電極。
記錄電極為 16 通道微電極陣列（Neuro Nexus Technologies，美國），植入至左側海馬 CA1 區，定位為前囟后 3.5 mm，旁開 2.7 mm，大腦皮層表面向下深 2.5～3.0 mm。同時，在 CA1 區的輸入通路 Schaffer 側支上植入同心雙極不銹鋼電極（FHC Inc.，美國），作為刺激電極，定位為前囟后 2.2 mm，旁開 2.0 mm，深約 2.8 mm（見圖 1a）。利用 CA1 區順向刺激誘發的特征波形來進一步確定記錄電極位置的正確性[14]。
記錄電極采集的電信號使用 3600 型細胞外放大器（A-M System Inc.，美國）放大 100 倍，頻率范圍設定為 0.3～5 000 Hz。然后，用 PowerLab ML880 16/30 型多通道信號采集系統（AD Instru-ments，澳大利亞），以 20 kHz 的頻率采樣（A/D 轉換分辨率為 16 位），獲得原始寬頻帶信號，用于離線分析。
1.2 急性癲癇模型的建立
使用 4-AP 和 PTX 分別制作大鼠急性癲癇模型。方法如下：將 7 號穿刺針的針管植入左側海馬 CA1 區（前囟后 3.2 mm，旁開 2.0 mm，深度約 2.0 mm），它與記錄電極相距約 1.0 mm（圖 1a）。針管的尾部通過硅膠管與一支 25 μL 微量注射器（上海高鴿工貿有限公司）相連。緩慢推進注射器，將事先充灌于管道內的致癇劑注入海馬區。
使用 4-AP 誘導癇樣活動時，將 0.5 μL 濃度為 40 mmol/L 的 4-AP 緩慢推入，通常 30 min 后 CA1 區的局部場電位（local field potential，LFP）會出現周期性的癇樣活動。使用 PTX 誘導癇樣活動時，濃度為 4 mmol/L，每隔 5 min 注射 0.5 μL，重復數次，通常注射總量為 3 μL 左右時，LFP 可出現持續的癇樣棘波。
1.3 棘波的定量分析指標及自動識別算法
1.3.1 棘波的定量分析指標 在海馬 CA1 區 Scha-ffer 側支上施加足夠強度的單脈沖刺激時，可以誘發下游突觸后的神經元群體同步產生動作電位，在 CA1 區胞體層胞外記錄到的波形呈現為負相棘波，被稱為群峰電位（population spikes，PS）（見圖 1b）。
負相 PS 棘波的幅值和寬度與產生動作電位的神經元數量和動作電位發放的同步性有關[15]。本文將利用這兩個指標來設計 PS 的自動檢測算法，并利用它們來定量描述癇樣活動。PS 的幅值定義為構成棘波的降支幅值 V1 與升支幅值 V2 的平均值（見圖 1b 左圖），以消除興奮性突觸后電位的影響[15]。發放動作電位的神經元數量越多或發放同步性越高，PS 的幅值越大。PS 的半高寬 thalf 定義為降支幅值的 1/2 處為起點做水平直線與升支交點之間的時間差（見圖 1b 右圖）。神經元群體發放動作電位的同步性越高，PS 半高寬就越窄。
癲癇模型中處于癇樣狀態的神經元群體可以被誘發產生或者自發產生爆發式發放（Burst），每個 Burst 中包含多個 PS 波（見圖 1c）。其中，各個 PS 波的幅值和半高寬的計算方法與上述單個 PS 波一致。
圖1
大鼠海馬 CA1 區神經回路示意圖及 PS 波示例
a. 刺激電極、記錄電極和藥管的位置示意圖；b. 基線記錄時的單脈沖刺激誘發的 PS 波及其幅值和半高寬的定義；c. 施加 PTX 后的誘發和自發癇樣 Burst
Figure1. Schematic diagram of neuronal networks and examples of population spikes (PS) in the hippocampus CA1 regiona. schematic diagram of the locations of stimulation electrode, recording electrode and drug tube; b. PS evoked by a single-pulse stimulus together with the definitions of PS amplitude and width at half-maximum; c. the evoked and spontaneous Burst after administration of PTX
1.3.2 癇樣活動中棘波的自動識別算法 癇樣活動期間 PS 波的數量及其幅值反映了癇樣發作的強烈程度，為了定量描述，本文設計了一種窗口法，用于自動檢測化學致癇劑誘導的癇樣發放期間的 PS 波，并計算其幅值和半高寬。算法如下（參見 2.2 節的圖示）：
（1）設定窗寬及 PS 的檢出閾值。根據單個 PS 波的持續時間（約為 3 ms），設置窗寬 w 為 3.0 ms（包含 61 個采樣點）。無 PS 波的 LFP 信號波動通常小于 0.5 mV，為了避免 LFP 中其他信號或噪聲對于 PS 波檢測的干擾，本文在檢測 PS 降支時，設定幅值閾值下限 VL 為 0.5 mV。并且，設定半高寬 thalf 的閾值下限和上限分別為 tL=0.5 ms 和 tH=3.0 ms。
（2）按照所設窗寬分割 LFP 信號，將整段待檢測信號依次分割為一系列寬度為 w 的窗口。
（3）依次搜索各個窗口內的疑似 PS 谷點（即最小值點），搜索范圍設為當前窗加上兩端分別拓展的 2 個采樣點。若最小值在當前窗之內，不在拓展的點上，則將其記為疑似 PS 谷點，當前窗的搜索結束。否則，表明 PS 谷點位于當前窗之外，當前窗的搜索也結束，進入下一個窗繼續搜索。此步驟可以避免由于窗口分割所導致的同一個 PS 波的重復檢測。
（4）根據閾值確認 PS 波并計算其各項指標。依次計算各個疑似 PS 波的降支幅值，也就是計算疑似 PS 谷點之前 3.0 ms 內最大值與最小值之差 V1，若該值大于上述（1）中所設定的閾值下限 VL，就接著計算該疑似 PS 波的半高寬 thalf；否則忽略此疑似波。若進入半高寬計算，而且半高寬也符合所設定的閾值，即 tL<thalf<tH，則此疑似波確定為 PS 波，并在波谷點后 4.0 ms 內尋找最大值點，求其升支幅值 V2，并求降支幅值 V1 與升支幅值 V2 的均值作為 PS 波幅值；否則忽略此疑似波。繼續處理下一個疑似 PS 波，直至全部處理結束。
（5）輸出所有 PS 波谷點的時間序列、PS 幅值和半高寬。
此算法利用 MATLAB 編程實現。
1.4 算法評價方法
本文采用檢出率與誤檢率 2 個指標來評價 PS 自動識別算法的正確性，計算公式如下[16]：
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其中，“實際 PS 個數”和“正確檢出的 PS 個數”由人工目測計數獲得。
此外，本文將窗口法的 PS 檢測結果與傳統閾值法進行比較。閾值法采用的負峰檢測閾值與窗口法 PS 降支的檢測閾值 VL 一致，均為 0.5 mV。為了減小 LFP 的低頻成分對于閾值法檢測的影響，原始寬頻帶信號先經過 10 Hz 高通濾波，再進行閾值法識別 PS 波。
1.5 統計學分析
本研究中計算結果均采用均值±標準差的形式表示，n 為實驗次數。采用 t 檢驗來對不同實驗組之間的差異進行統計學處理，P<0.05 為差異具有統計學意義。
2 結果
2.1 兩種癲癇模型的癇樣活動特征
麻醉大鼠海馬 CA1 區的 LFP 比較平坦，無 PS 波（見圖 2a）。施加致癇劑后，LFP 逐漸出現癇樣波。4-AP 誘導的癇樣周期性出現，其中主要包含兩種發放模式：高頻小棘波（high frequency spiking）和準周期式大棘波（pseudo-periodic spikes，PPS）[12]。如圖 2b 所示，每個癇樣周期持續時間為 30～60 s，通常起始為高頻小棘波，隨后是 PPS。高頻小棘波的幅值通常<2 mV，以密集的向上小尖波為主（見圖 2b 左下放大圖）；而 PPS 時期包含大量負相的 PS 波，幅值多數>5 mV（見圖 2b 右下放大圖）。
PTX 誘導的癇樣活動也包含兩種主要發放模式：發作間期癲癇樣活動（interictal epileptiform activity）和發作期癲癇樣活動（ictal epileptiform acti-vity）[17]（見圖 2c）。兩種模式交替出現，各自的持續時間變化較大，為 10～60 s 不等。發作間期癲癇樣活動通常呈現為頻率較低（<1 Hz）、波形較寬（>0.5 s）的負相波。而發作期癇樣活動含有許多 PS 棘波，棘波的幅值變化較大（1～10 mV），有些 PS 后也會跟隨向上小尖波（見圖 2c 左下放大圖）。
雖然 4-AP 誘導的 PPS 期和 PTX 誘導的發作期癲癇樣活動都存在大幅值的 PS 棘波，反映了 CA1 區神經元群體異常同步發放的動作電位[3]；但是，棘波發放模式有所不同。4-AP 的大 PS 之間的間隔較大（見圖 2b）；而 PTX 發作期癲癇樣活動的棘波，往往多個 PS 成串出現，形成 Burst（見圖 2c）。下面先利用所設計的 PS 自動識別算法來檢測這兩種癲癇模型中的 PS 波并驗證算法的正確性，然后定量分析 PS 活動的特性。
圖2
大鼠海馬 CA1 區 4-AP 和 PTX 誘導的典型癇樣活動
a. 施加致癇劑之前的基線 LFP 信號；b. 4-AP 誘導的兩種癇樣模式：高頻小棘波和準周期式大棘波；c. PTX 誘導的兩種癇樣模式：發作間期癲癇樣活動和發作期癲癇樣活動
Figure2. Typical epileptiform activity induced by 4-AP and PTX in the rat hippocampal CA1 regiona. baseline LFP recording before administration of convulsants; b. two patterns of epileptiform activity induced by 4-AP: high frequency spiking and pseudo-periodic spikes (PPS); c. two patterns of epileptiform activity induced by PTX: interictal epileptiform activity and ictal epileptiform activity
2.2 兩種癇樣模型中 PS 的自動檢測結果
如圖 3 所示，即使 PS 幅值或形態差異較大，本文所設計的算法仍能準確地自動檢測 PS 波，有效排除向上小尖波等其他波形的干擾。
對 11 組 4-AP 癲癇模型和 12 組 PTX 癲癇模型的癇樣期間的場電位記錄數據（每組時長約 2 min）檢測結果為：這些 4-AP 和 PTX 的癇樣記錄中分別包含 PS 波 2 510 個和 3 865 個，采用窗口法的 PS 平均檢出率分別為 94.2%±1.6% 和 95.9%±1.9%，與閾值法的 93.4%±2.9% 和 95.4%±2.4% 比較無顯著差異（見圖 4a）。但是，窗口法對于兩種模型的 PS 檢測的平均誤檢率分別為 3.5%±2.3% 和 4.8%±2.3%，顯著小于閾值法的 46.9%±9.0% 和 22.3%±13.3%（見圖 4b）。
圖3
窗口法檢測 PS 波示意圖
a. Burst；b. 小 PS 波；c. 向上小尖波。各子圖左邊是小段記錄信號和虛線表示的分割窗，右邊是各窗的搜索結果；信號上的灰色圓點表示算法檢出的波谷和波峰，箭頭表示波谷點越界；搜索結果中方框標出的窗內信號符合所設定的 PS 波幅值和半高寬的閾值
Figure3. Schematic diagram of window-based PS detectiona. Burst; b. small PS waveforms; c. small positive sharp waves. The left of each insert is a segment of signal with windows indicated by dash lines, the right of each insert is the detection results; the gray dots on the signals denote the peak and trough points, the arrows indicate the trough points beyond the window borders; the boxes denote the windows with signals fitting to the thresholds of PS amplitude and PS width at half-maximum
圖4
窗口法對癇樣發放中 PS 波的檢出結果
a. 窗口法與閾值法的 PS 檢出率比較；b. 窗口法與閾值法的 PS 誤檢率比較；**
a. comparison of detection ratios of PS between threshold and window-based methods; b. comparison of false positive ratios of PS between threshold and window-based methods; **
兩種算法的檢出率均為 90% 以上。其中，窗口法的漏檢主要源于少量 PS 波形的變異。例如，4-AP 模型中 PPS 期間部分小 PS（見圖 2b 右下放大圖）及 PTX 模型中 Burst 尾部的小 PS 波（見圖 3a），由于神經元群體的動作電位的發放同步程度較低，從而使半高寬超出所設定的閾值范圍。閾值法漏檢的也是小幅值 PS 波。雖然在檢測 PS 之前經過了 10 Hz 高通濾波的預處理，但是，LFP 仍然存在波動，使得某些 PS 無法達到所設定的閾值線，因而被漏檢。
兩種算法的檢出率相當，但它們的誤檢率卻差別較大。窗口法利用幅值和半高寬限制了檢出 PS 波的形態，因此，可以有效排除其他非 PS 波。而閾值法僅以幅值為限制條件，會把 LFP 的節律波或者“向上小尖波”（見圖 2b 左下、圖 2c 左下、圖 3c）誤檢入內，因此，閾值法的誤檢率遠大于窗口法。
此結果表明，本文所設計的窗口法可以較好地檢測癇樣發放中的 PS 波。下面進一步分析 PS 波的特性。
2.3 兩種癇樣模型中 PS 波特性的比較
為了分析不同癇樣模型中 PS 波形以及發放模式的差異，本文統計了窗口法自動計算獲得的 PS 波的幅值、半高寬、發放率及每秒幅值之和等指標。
4-AP 癲癇模型和 PTX 癲癇模型的 PS 幅值分別為（4.9±3.6）mV 和（5.2±3.8）mV，兩者之間沒有顯著差別（見圖 5a）。而 4-AP 組的 PS 半高寬均值（1.9±0.56）ms 顯著大于 PTX 組（1.7±0.60）ms（見圖 5b），表明 4-AP 癲癇模型中神經元動作電位發放的同步性較弱。此外，在癇樣穩定發作時，4-AP 組 PS 的發放率為（1.9±0.56）counts/s，單位時間 PS 幅值之和為（8.7±2.7）mV/s，這些數值顯著小于 PTX 組的 PS 發放率（2.7±0.88）counts/s（見圖 5c）和單位時間內 PS 幅值之和（13.4±3.0）mV/s（見圖 5d）。此結果表明，PTX 癲癇模型中的 PS 活動較強。
圖5
兩種癲癇模型的 PS 波形特征及發放強度比較
a. PS 幅值均值；b. PS 半高寬均值；c. PS 發放率；d. 每秒 PS 幅值之和。箱圖內的圓點表示均值，虛線表示中位數；*
a. average PS amplitude; b. average PS width at half-maximum; c. PS firing rates; d. sum of PS amplitudes per second. The dots and the lines denote the averages and medians of each group, respectively; *
此外，4-AP 和 PTX 誘導的 PS 發放模式之間的差別（如圖 2b、c 所示），可以用兩兩相鄰 PS 波谷之間的時間間隔（inter-spike interval，ISI）直方圖來描述（見圖 6）。
在 4-AP 組 PS 的 ISI 分布中（見圖 6a），0～40 ms 的時間范圍內存在一個峰，但其 ISI 總和僅占 13.0%±8.3%（n=11），該峰主要反映高頻棘波與 PPS 模式之間的過渡期間所發生的小幅值 PS 波（<2 mV）。大部分 ISI 分布在 100～700 ms 之間，占 65.3%±13.7%（n=11），它們反映了 PPS 期間的大量 PS 發放。而在 PTX 組 PS 的 ISI 分布圖中（見圖 6b），在 2～20 ms 的范圍內，ISI 總和就達到 70.3%±7.9%（n=12）。其中，約 3 ms 處存在明顯尖峰，使得 2～10 ms 這個僅 8 ms 的范圍內，ISI 總和達到 54.1%±12.7%（n=12），該峰主要反映發作期癲癇樣活動 Burst 內連續發放的 PS 波。另外，在 15 ms 左右存在小峰，對應于 Burst 期間發放間隔較大的一部分 PS 波。比較 4-AP 組和 PTX 組的 ISI 分布中包含 80% 概率的時間范圍，11 組 4-AP 的均值為（718±332）ms，顯著大于 12 組 PTX 的均值（40±21）ms（t 檢驗，P<0.01）。由此可見，4-AP 誘導的 PS 的間隔較寬。
這些結果表明，PTX 癲癇模型的 PS 波發放率較高，往往呈現為 Burst；而 4-AP 模型的 PS 波則波形較寬、發放較為分散。因此，PTX 誘導的神經元群體同步發放動作電位要比 4-AP 強烈。
圖6
兩種癲癇模型 PS 波的 ISI 直方圖
a. 4-AP 模型 PS 波的平均 ISI 直方圖（分辨率為 10 ms）；b. PTX 模型 PS 波的平均 ISI 直方圖（分辨率為 1 ms）。其中，灰色陰影表示一個標準差的范圍；圖上方為記錄信號示例，箭頭指示 ISI 圖中的對應成分
Figure6. Histograms of PS inter-spike interval (ISI) of the two epileptic modelsa. ISI histogram of PS of the 4-AP model with a bin resolution of 10 ms; b. ISI histogram of PS of PTX model with a bin resolution of 1 ms. The gray shadows denote the range of standard deviation. The insets are examples of signals with arrows indicate the corresponding ISI
3 討論
本文設計了一種窗口法用于檢測大鼠海馬 CA1 區癇樣模型中的棘波（PS），并將其應用于 4-AP 和 PTX 兩種致癇劑誘導的癇樣棘波的特性比較。結果表明，該檢測算法的檢出率較高而誤檢率較低，可以正確檢測 PS 波，并且反映了不同癇樣模型中棘波的波形和發放模式之間的差別。
該窗口法棘波檢測具有簡單有效、抗干擾性強、正確性較高等特點，分析如下。由于該算法在移動搜索中設計了拓展窗寬的方法，簡單有效地解決了由于窗口分割可能導致的 PS 波重復檢出問題。并且，算法實現中，PS 波檢測及其幅值、半高寬等指標的計算也都在一遍信號掃描中全部完成，具有較高的效率。使得該算法也適用于內存、功耗均有限的植入式裝置[18]。此外，由于同時采用了幅值閾值和半高寬閾值來檢測 PS 波，算法具有較高的抗干擾性，可以直接用于原始寬頻帶的記錄信號。無需濾波等信號預處理，就可以排除其他信號的干擾，例如低頻場電位波動、夾雜于 PS 波之間的向上小尖波等（見圖 2 和圖 3）。相比之下，閾值法的抗干擾性較弱。雖然提高閾值可以減少閾值法的誤檢，但卻會增加漏檢。本文的窗口法的 PS 波檢出率達到 94% 以上，而誤檢率僅為 5% 以下，遠小于閾值法（見圖 4）。
此外，雖然本文檢測的是 LFP 中的癇樣棘波，但該算法易于推廣。例如，可用于檢測幅值和寬度較小的單細胞動作電位（鋒電位）[19]，或者用于檢測頭皮腦電圖中的棘波。只要根據被測對象的波形特點，適當調整窗寬、波形的幅值和半高寬閾值等參數，就可用于檢測類似的信號。
本文利用上述算法分析了 4-AP 和 PTX 癲癇模型的 PS 波形態和發放模式，其結果可以反映兩種癲癇的不同產生機制。其中，4-AP 是細胞膜鉀離子通道的拮抗劑，除了阻礙細胞膜的復極化以外，它還可以提高細胞外鉀離子濃度、增加興奮性突觸的谷氨酸釋放，從而使得神經元的興奮性過度升高，產生癇樣發放[6, 12, 20]。由于神經元在產生動作電位之后不能及時復極化，群體活動的同步性減弱，4-AP 誘導的 PS 波的波形比較寬。而且，緩慢的復極化也降低了動作電位的產生頻率，使得 4-AP 組的癇樣棘波發放時間分布較分散，間隔較大，發放頻率低于 PTX 組（見圖 5 和圖 6）。而 PTX 是抑制性 GABAA 受體的拮抗劑，它可以使神經元的興奮性輸入和抑制性輸入之間失去平衡，導致神經元過度興奮而產生癇樣的 Burst[3, 13]。其 PS 發放率、單位時間內累計 PS 幅值均顯著大于 4-AP 組（見圖 5）。因此，PTX 模型的神經元群體同步發放活動比 4-AP 模型要強烈。由此可見，利用棘波 PS 的半高寬、幅值累積值、發放率和發放間隔分布等特征，也可以推測不同的致癇機制。
4 結論
本文設計了一種適用于癲癇發作中癇樣棘波自動檢測的新算法，該算法可以正確識別癇樣棘波并計算其特征參數，為癲癇發生機制的研究和治療方法的評估提供了有用的數據分析工具，也可以作為臨床癲癇疾病診斷的參考方法。
引言
癲癇是一種常見的腦神經系統疾病，全世界范圍內患病率約為 1%，其中耐藥性或難治性癲癇約占所有患者的 40%[1-2]。因此，長期以來，研究癲癇的產生機制、開發癲癇治療的新方法一直是腦疾病研究領域的重要課題之一。其中，動物癲癇模型的應用在該領域的研究中發揮了重要作用。癲癇發作的典型特征是神經元群體產生異常同步的動作電位發放，這種同步發放在神經電信號（如頭皮腦電、皮層腦電或深部腦組織的電信號等）中呈現為癇樣棘波[3-4]。記錄并定量分析棘波信號，可以獲得重要信息。
但是，癇樣棘波的自動識別和提取一直存在困難。首先，由于癲癇發作期間的神經元的活動較復雜，記錄的神經電信號變化多端，給正確識別棘波造成困難。其次，由于動物實驗的癲癇模型各種各樣，致癇機制不同導致了癇樣棘波的幅值、形態和發放模式多變[5-7]，從而進一步增加了自動檢測的難度。
已有的棘波檢測和評估的常用算法有閾值法、海岸線法和窗口法等。其中，幅值閾值法的使用最為普遍[8-9]。由于棘波是大量神經元同步發放動作電位形成的，在胞外記錄的場電位信號中，其波形特征往往為大幅值的負相尖波。因此，采用閾值法可以將其與其他小幅值信號分開。但閾值法抗干擾性較弱，當信號的信噪比較低時，易于將噪聲誤檢為棘波或漏檢小幅值棘波[10]。海岸線算法計算的是信號曲線的長度。癲癇發作時產生大幅值棘波，因此通常具有較大的海岸線數值[4-5]。但是，該算法難以區分大幅值棘波與小幅值高頻信號。而且，該算法無法獲得各棘波的幅值、寬度等波形特征數據。窗口法常用于場電位中單細胞動作電位（即鋒電位）的檢測，將合適寬度的時間窗沿著記錄數據移動，當窗內信號的峰峰值、波寬等特征值符合預先設定的條件時，即可認為檢測到鋒電位[10-11]。窗口法可以同時兼顧被測信號的幅值與變化率等特征，適用于棘波信號的檢出。但是，傳統的窗口法存在易產生重復檢測、計算量較大、檢測速度較慢等缺點。
為了克服上述常用算法的缺點、正確檢測癇樣棘波并分析其特征參數，本文設計了一種基于窗口的棘波檢測算法（下文簡稱“窗口法”），并將其用于兩種致癇劑誘導的大鼠海馬 CA1 區急性癲癇模型。這兩種致癇劑是：鉀離子通道阻斷劑 4-氨基吡啶（4-aminopyridine，4-AP）和抑制性神經遞質 γ-氨基丁酸 A 型（γ-aminobutyric acid A-type，GABAA）受體的拮抗劑印防己毒素（picrotoxin，PTX）[7, 12-13]。本文的研究結果可以為癲癇動物模型的定量分析提供客觀有效的方法，以促進有關癲癇產生機制和癲癇新療法的研究工作。
1 材料與方法
1.1 動物手術及信號記錄
成年 Sprague-Dawley 大鼠 23 只（250～300 g，購自中國浙江省醫學科學院實驗動物中心），用烏拉坦（Urethane）1.25 g/kg 腹腔注射麻醉后，固定于大鼠腦立體定位儀上，切開頭部皮膚，除去部分顱骨，放置記錄電極和刺激電極。
記錄電極為 16 通道微電極陣列（Neuro Nexus Technologies，美國），植入至左側海馬 CA1 區，定位為前囟后 3.5 mm，旁開 2.7 mm，大腦皮層表面向下深 2.5～3.0 mm。同時，在 CA1 區的輸入通路 Schaffer 側支上植入同心雙極不銹鋼電極（FHC Inc.，美國），作為刺激電極，定位為前囟后 2.2 mm，旁開 2.0 mm，深約 2.8 mm（見圖 1a）。利用 CA1 區順向刺激誘發的特征波形來進一步確定記錄電極位置的正確性[14]。
記錄電極采集的電信號使用 3600 型細胞外放大器（A-M System Inc.，美國）放大 100 倍，頻率范圍設定為 0.3～5 000 Hz。然后，用 PowerLab ML880 16/30 型多通道信號采集系統（AD Instru-ments，澳大利亞），以 20 kHz 的頻率采樣（A/D 轉換分辨率為 16 位），獲得原始寬頻帶信號，用于離線分析。
1.2 急性癲癇模型的建立
使用 4-AP 和 PTX 分別制作大鼠急性癲癇模型。方法如下：將 7 號穿刺針的針管植入左側海馬 CA1 區（前囟后 3.2 mm，旁開 2.0 mm，深度約 2.0 mm），它與記錄電極相距約 1.0 mm（圖 1a）。針管的尾部通過硅膠管與一支 25 μL 微量注射器（上海高鴿工貿有限公司）相連。緩慢推進注射器，將事先充灌于管道內的致癇劑注入海馬區。
使用 4-AP 誘導癇樣活動時，將 0.5 μL 濃度為 40 mmol/L 的 4-AP 緩慢推入，通常 30 min 后 CA1 區的局部場電位（local field potential，LFP）會出現周期性的癇樣活動。使用 PTX 誘導癇樣活動時，濃度為 4 mmol/L，每隔 5 min 注射 0.5 μL，重復數次，通常注射總量為 3 μL 左右時，LFP 可出現持續的癇樣棘波。
1.3 棘波的定量分析指標及自動識別算法
1.3.1 棘波的定量分析指標 在海馬 CA1 區 Scha-ffer 側支上施加足夠強度的單脈沖刺激時，可以誘發下游突觸后的神經元群體同步產生動作電位，在 CA1 區胞體層胞外記錄到的波形呈現為負相棘波，被稱為群峰電位（population spikes，PS）（見圖 1b）。
負相 PS 棘波的幅值和寬度與產生動作電位的神經元數量和動作電位發放的同步性有關[15]。本文將利用這兩個指標來設計 PS 的自動檢測算法，并利用它們來定量描述癇樣活動。PS 的幅值定義為構成棘波的降支幅值 V1 與升支幅值 V2 的平均值（見圖 1b 左圖），以消除興奮性突觸后電位的影響[15]。發放動作電位的神經元數量越多或發放同步性越高，PS 的幅值越大。PS 的半高寬 thalf 定義為降支幅值的 1/2 處為起點做水平直線與升支交點之間的時間差（見圖 1b 右圖）。神經元群體發放動作電位的同步性越高，PS 半高寬就越窄。
癲癇模型中處于癇樣狀態的神經元群體可以被誘發產生或者自發產生爆發式發放（Burst），每個 Burst 中包含多個 PS 波（見圖 1c）。其中，各個 PS 波的幅值和半高寬的計算方法與上述單個 PS 波一致。
圖1
大鼠海馬 CA1 區神經回路示意圖及 PS 波示例
a. 刺激電極、記錄電極和藥管的位置示意圖；b. 基線記錄時的單脈沖刺激誘發的 PS 波及其幅值和半高寬的定義；c. 施加 PTX 后的誘發和自發癇樣 Burst
Figure1. Schematic diagram of neuronal networks and examples of population spikes (PS) in the hippocampus CA1 regiona. schematic diagram of the locations of stimulation electrode, recording electrode and drug tube; b. PS evoked by a single-pulse stimulus together with the definitions of PS amplitude and width at half-maximum; c. the evoked and spontaneous Burst after administration of PTX
1.3.2 癇樣活動中棘波的自動識別算法 癇樣活動期間 PS 波的數量及其幅值反映了癇樣發作的強烈程度，為了定量描述，本文設計了一種窗口法，用于自動檢測化學致癇劑誘導的癇樣發放期間的 PS 波，并計算其幅值和半高寬。算法如下（參見 2.2 節的圖示）：
（1）設定窗寬及 PS 的檢出閾值。根據單個 PS 波的持續時間（約為 3 ms），設置窗寬 w 為 3.0 ms（包含 61 個采樣點）。無 PS 波的 LFP 信號波動通常小于 0.5 mV，為了避免 LFP 中其他信號或噪聲對于 PS 波檢測的干擾，本文在檢測 PS 降支時，設定幅值閾值下限 VL 為 0.5 mV。并且，設定半高寬 thalf 的閾值下限和上限分別為 tL=0.5 ms 和 tH=3.0 ms。
（2）按照所設窗寬分割 LFP 信號，將整段待檢測信號依次分割為一系列寬度為 w 的窗口。
（3）依次搜索各個窗口內的疑似 PS 谷點（即最小值點），搜索范圍設為當前窗加上兩端分別拓展的 2 個采樣點。若最小值在當前窗之內，不在拓展的點上，則將其記為疑似 PS 谷點，當前窗的搜索結束。否則，表明 PS 谷點位于當前窗之外，當前窗的搜索也結束，進入下一個窗繼續搜索。此步驟可以避免由于窗口分割所導致的同一個 PS 波的重復檢測。
（4）根據閾值確認 PS 波并計算其各項指標。依次計算各個疑似 PS 波的降支幅值，也就是計算疑似 PS 谷點之前 3.0 ms 內最大值與最小值之差 V1，若該值大于上述（1）中所設定的閾值下限 VL，就接著計算該疑似 PS 波的半高寬 thalf；否則忽略此疑似波。若進入半高寬計算，而且半高寬也符合所設定的閾值，即 tL<thalf<tH，則此疑似波確定為 PS 波，并在波谷點后 4.0 ms 內尋找最大值點，求其升支幅值 V2，并求降支幅值 V1 與升支幅值 V2 的均值作為 PS 波幅值；否則忽略此疑似波。繼續處理下一個疑似 PS 波，直至全部處理結束。
（5）輸出所有 PS 波谷點的時間序列、PS 幅值和半高寬。
此算法利用 MATLAB 編程實現。
1.4 算法評價方法
本文采用檢出率與誤檢率 2 個指標來評價 PS 自動識別算法的正確性，計算公式如下[16]：
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其中，“實際 PS 個數”和“正確檢出的 PS 個數”由人工目測計數獲得。
此外，本文將窗口法的 PS 檢測結果與傳統閾值法進行比較。閾值法采用的負峰檢測閾值與窗口法 PS 降支的檢測閾值 VL 一致，均為 0.5 mV。為了減小 LFP 的低頻成分對于閾值法檢測的影響，原始寬頻帶信號先經過 10 Hz 高通濾波，再進行閾值法識別 PS 波。
1.5 統計學分析
本研究中計算結果均采用均值±標準差的形式表示，n 為實驗次數。采用 t 檢驗來對不同實驗組之間的差異進行統計學處理，P<0.05 為差異具有統計學意義。
2 結果
2.1 兩種癲癇模型的癇樣活動特征
麻醉大鼠海馬 CA1 區的 LFP 比較平坦，無 PS 波（見圖 2a）。施加致癇劑后，LFP 逐漸出現癇樣波。4-AP 誘導的癇樣周期性出現，其中主要包含兩種發放模式：高頻小棘波（high frequency spiking）和準周期式大棘波（pseudo-periodic spikes，PPS）[12]。如圖 2b 所示，每個癇樣周期持續時間為 30～60 s，通常起始為高頻小棘波，隨后是 PPS。高頻小棘波的幅值通常<2 mV，以密集的向上小尖波為主（見圖 2b 左下放大圖）；而 PPS 時期包含大量負相的 PS 波，幅值多數>5 mV（見圖 2b 右下放大圖）。
PTX 誘導的癇樣活動也包含兩種主要發放模式：發作間期癲癇樣活動（interictal epileptiform activity）和發作期癲癇樣活動（ictal epileptiform acti-vity）[17]（見圖 2c）。兩種模式交替出現，各自的持續時間變化較大，為 10～60 s 不等。發作間期癲癇樣活動通常呈現為頻率較低（<1 Hz）、波形較寬（>0.5 s）的負相波。而發作期癇樣活動含有許多 PS 棘波，棘波的幅值變化較大（1～10 mV），有些 PS 后也會跟隨向上小尖波（見圖 2c 左下放大圖）。
雖然 4-AP 誘導的 PPS 期和 PTX 誘導的發作期癲癇樣活動都存在大幅值的 PS 棘波，反映了 CA1 區神經元群體異常同步發放的動作電位[3]；但是，棘波發放模式有所不同。4-AP 的大 PS 之間的間隔較大（見圖 2b）；而 PTX 發作期癲癇樣活動的棘波，往往多個 PS 成串出現，形成 Burst（見圖 2c）。下面先利用所設計的 PS 自動識別算法來檢測這兩種癲癇模型中的 PS 波并驗證算法的正確性，然后定量分析 PS 活動的特性。
圖2
大鼠海馬 CA1 區 4-AP 和 PTX 誘導的典型癇樣活動
a. 施加致癇劑之前的基線 LFP 信號；b. 4-AP 誘導的兩種癇樣模式：高頻小棘波和準周期式大棘波；c. PTX 誘導的兩種癇樣模式：發作間期癲癇樣活動和發作期癲癇樣活動
Figure2. Typical epileptiform activity induced by 4-AP and PTX in the rat hippocampal CA1 regiona. baseline LFP recording before administration of convulsants; b. two patterns of epileptiform activity induced by 4-AP: high frequency spiking and pseudo-periodic spikes (PPS); c. two patterns of epileptiform activity induced by PTX: interictal epileptiform activity and ictal epileptiform activity
2.2 兩種癇樣模型中 PS 的自動檢測結果
如圖 3 所示，即使 PS 幅值或形態差異較大，本文所設計的算法仍能準確地自動檢測 PS 波，有效排除向上小尖波等其他波形的干擾。
對 11 組 4-AP 癲癇模型和 12 組 PTX 癲癇模型的癇樣期間的場電位記錄數據（每組時長約 2 min）檢測結果為：這些 4-AP 和 PTX 的癇樣記錄中分別包含 PS 波 2 510 個和 3 865 個，采用窗口法的 PS 平均檢出率分別為 94.2%±1.6% 和 95.9%±1.9%，與閾值法的 93.4%±2.9% 和 95.4%±2.4% 比較無顯著差異（見圖 4a）。但是，窗口法對于兩種模型的 PS 檢測的平均誤檢率分別為 3.5%±2.3% 和 4.8%±2.3%，顯著小于閾值法的 46.9%±9.0% 和 22.3%±13.3%（見圖 4b）。
圖3
窗口法檢測 PS 波示意圖
a. Burst；b. 小 PS 波；c. 向上小尖波。各子圖左邊是小段記錄信號和虛線表示的分割窗，右邊是各窗的搜索結果；信號上的灰色圓點表示算法檢出的波谷和波峰，箭頭表示波谷點越界；搜索結果中方框標出的窗內信號符合所設定的 PS 波幅值和半高寬的閾值
Figure3. Schematic diagram of window-based PS detectiona. Burst; b. small PS waveforms; c. small positive sharp waves. The left of each insert is a segment of signal with windows indicated by dash lines, the right of each insert is the detection results; the gray dots on the signals denote the peak and trough points, the arrows indicate the trough points beyond the window borders; the boxes denote the windows with signals fitting to the thresholds of PS amplitude and PS width at half-maximum
圖4
窗口法對癇樣發放中 PS 波的檢出結果
a. 窗口法與閾值法的 PS 檢出率比較；b. 窗口法與閾值法的 PS 誤檢率比較；**
a. comparison of detection ratios of PS between threshold and window-based methods; b. comparison of false positive ratios of PS between threshold and window-based methods; **
兩種算法的檢出率均為 90% 以上。其中，窗口法的漏檢主要源于少量 PS 波形的變異。例如，4-AP 模型中 PPS 期間部分小 PS（見圖 2b 右下放大圖）及 PTX 模型中 Burst 尾部的小 PS 波（見圖 3a），由于神經元群體的動作電位的發放同步程度較低，從而使半高寬超出所設定的閾值范圍。閾值法漏檢的也是小幅值 PS 波。雖然在檢測 PS 之前經過了 10 Hz 高通濾波的預處理，但是，LFP 仍然存在波動，使得某些 PS 無法達到所設定的閾值線，因而被漏檢。
兩種算法的檢出率相當，但它們的誤檢率卻差別較大。窗口法利用幅值和半高寬限制了檢出 PS 波的形態，因此，可以有效排除其他非 PS 波。而閾值法僅以幅值為限制條件，會把 LFP 的節律波或者“向上小尖波”（見圖 2b 左下、圖 2c 左下、圖 3c）誤檢入內，因此，閾值法的誤檢率遠大于窗口法。
此結果表明，本文所設計的窗口法可以較好地檢測癇樣發放中的 PS 波。下面進一步分析 PS 波的特性。
2.3 兩種癇樣模型中 PS 波特性的比較
為了分析不同癇樣模型中 PS 波形以及發放模式的差異，本文統計了窗口法自動計算獲得的 PS 波的幅值、半高寬、發放率及每秒幅值之和等指標。
4-AP 癲癇模型和 PTX 癲癇模型的 PS 幅值分別為（4.9±3.6）mV 和（5.2±3.8）mV，兩者之間沒有顯著差別（見圖 5a）。而 4-AP 組的 PS 半高寬均值（1.9±0.56）ms 顯著大于 PTX 組（1.7±0.60）ms（見圖 5b），表明 4-AP 癲癇模型中神經元動作電位發放的同步性較弱。此外，在癇樣穩定發作時，4-AP 組 PS 的發放率為（1.9±0.56）counts/s，單位時間 PS 幅值之和為（8.7±2.7）mV/s，這些數值顯著小于 PTX 組的 PS 發放率（2.7±0.88）counts/s（見圖 5c）和單位時間內 PS 幅值之和（13.4±3.0）mV/s（見圖 5d）。此結果表明，PTX 癲癇模型中的 PS 活動較強。
圖5
兩種癲癇模型的 PS 波形特征及發放強度比較
a. PS 幅值均值；b. PS 半高寬均值；c. PS 發放率；d. 每秒 PS 幅值之和。箱圖內的圓點表示均值，虛線表示中位數；*
a. average PS amplitude; b. average PS width at half-maximum; c. PS firing rates; d. sum of PS amplitudes per second. The dots and the lines denote the averages and medians of each group, respectively; *
此外，4-AP 和 PTX 誘導的 PS 發放模式之間的差別（如圖 2b、c 所示），可以用兩兩相鄰 PS 波谷之間的時間間隔（inter-spike interval，ISI）直方圖來描述（見圖 6）。
在 4-AP 組 PS 的 ISI 分布中（見圖 6a），0～40 ms 的時間范圍內存在一個峰，但其 ISI 總和僅占 13.0%±8.3%（n=11），該峰主要反映高頻棘波與 PPS 模式之間的過渡期間所發生的小幅值 PS 波（<2 mV）。大部分 ISI 分布在 100～700 ms 之間，占 65.3%±13.7%（n=11），它們反映了 PPS 期間的大量 PS 發放。而在 PTX 組 PS 的 ISI 分布圖中（見圖 6b），在 2～20 ms 的范圍內，ISI 總和就達到 70.3%±7.9%（n=12）。其中，約 3 ms 處存在明顯尖峰，使得 2～10 ms 這個僅 8 ms 的范圍內，ISI 總和達到 54.1%±12.7%（n=12），該峰主要反映發作期癲癇樣活動 Burst 內連續發放的 PS 波。另外，在 15 ms 左右存在小峰，對應于 Burst 期間發放間隔較大的一部分 PS 波。比較 4-AP 組和 PTX 組的 ISI 分布中包含 80% 概率的時間范圍，11 組 4-AP 的均值為（718±332）ms，顯著大于 12 組 PTX 的均值（40±21）ms（t 檢驗，P<0.01）。由此可見，4-AP 誘導的 PS 的間隔較寬。
這些結果表明，PTX 癲癇模型的 PS 波發放率較高，往往呈現為 Burst；而 4-AP 模型的 PS 波則波形較寬、發放較為分散。因此，PTX 誘導的神經元群體同步發放動作電位要比 4-AP 強烈。
圖6
兩種癲癇模型 PS 波的 ISI 直方圖
a. 4-AP 模型 PS 波的平均 ISI 直方圖（分辨率為 10 ms）；b. PTX 模型 PS 波的平均 ISI 直方圖（分辨率為 1 ms）。其中，灰色陰影表示一個標準差的范圍；圖上方為記錄信號示例，箭頭指示 ISI 圖中的對應成分
Figure6. Histograms of PS inter-spike interval (ISI) of the two epileptic modelsa. ISI histogram of PS of the 4-AP model with a bin resolution of 10 ms; b. ISI histogram of PS of PTX model with a bin resolution of 1 ms. The gray shadows denote the range of standard deviation. The insets are examples of signals with arrows indicate the corresponding ISI
3 討論
本文設計了一種窗口法用于檢測大鼠海馬 CA1 區癇樣模型中的棘波（PS），并將其應用于 4-AP 和 PTX 兩種致癇劑誘導的癇樣棘波的特性比較。結果表明，該檢測算法的檢出率較高而誤檢率較低，可以正確檢測 PS 波，并且反映了不同癇樣模型中棘波的波形和發放模式之間的差別。
該窗口法棘波檢測具有簡單有效、抗干擾性強、正確性較高等特點，分析如下。由于該算法在移動搜索中設計了拓展窗寬的方法，簡單有效地解決了由于窗口分割可能導致的 PS 波重復檢出問題。并且，算法實現中，PS 波檢測及其幅值、半高寬等指標的計算也都在一遍信號掃描中全部完成，具有較高的效率。使得該算法也適用于內存、功耗均有限的植入式裝置[18]。此外，由于同時采用了幅值閾值和半高寬閾值來檢測 PS 波，算法具有較高的抗干擾性，可以直接用于原始寬頻帶的記錄信號。無需濾波等信號預處理，就可以排除其他信號的干擾，例如低頻場電位波動、夾雜于 PS 波之間的向上小尖波等（見圖 2 和圖 3）。相比之下，閾值法的抗干擾性較弱。雖然提高閾值可以減少閾值法的誤檢，但卻會增加漏檢。本文的窗口法的 PS 波檢出率達到 94% 以上，而誤檢率僅為 5% 以下，遠小于閾值法（見圖 4）。
此外，雖然本文檢測的是 LFP 中的癇樣棘波，但該算法易于推廣。例如，可用于檢測幅值和寬度較小的單細胞動作電位（鋒電位）[19]，或者用于檢測頭皮腦電圖中的棘波。只要根據被測對象的波形特點，適當調整窗寬、波形的幅值和半高寬閾值等參數，就可用于檢測類似的信號。
本文利用上述算法分析了 4-AP 和 PTX 癲癇模型的 PS 波形態和發放模式，其結果可以反映兩種癲癇的不同產生機制。其中，4-AP 是細胞膜鉀離子通道的拮抗劑，除了阻礙細胞膜的復極化以外，它還可以提高細胞外鉀離子濃度、增加興奮性突觸的谷氨酸釋放，從而使得神經元的興奮性過度升高，產生癇樣發放[6, 12, 20]。由于神經元在產生動作電位之后不能及時復極化，群體活動的同步性減弱，4-AP 誘導的 PS 波的波形比較寬。而且，緩慢的復極化也降低了動作電位的產生頻率，使得 4-AP 組的癇樣棘波發放時間分布較分散，間隔較大，發放頻率低于 PTX 組（見圖 5 和圖 6）。而 PTX 是抑制性 GABAA 受體的拮抗劑，它可以使神經元的興奮性輸入和抑制性輸入之間失去平衡，導致神經元過度興奮而產生癇樣的 Burst[3, 13]。其 PS 發放率、單位時間內累計 PS 幅值均顯著大于 4-AP 組（見圖 5）。因此，PTX 模型的神經元群體同步發放活動比 4-AP 模型要強烈。由此可見，利用棘波 PS 的半高寬、幅值累積值、發放率和發放間隔分布等特征，也可以推測不同的致癇機制。
4 結論
本文設計了一種適用于癲癇發作中癇樣棘波自動檢測的新算法，該算法可以正確識別癇樣棘波并計算其特征參數，為癲癇發生機制的研究和治療方法的評估提供了有用的數據分析工具，也可以作為臨床癲癇疾病診斷的參考方法。
