脑电智能技术多中心研究项目- BrainQuake
脑电图监测是癫痫在诊疗过程中的关键技术手段。目前脑电图的阅图工作均由人工进行。由于脑电图监测时间长、数据量大，人工判读成本高、效率低，在基层医院的判读质量差异大。近年来机器学习和人工智能方法在癫痫脑电图识别中取得了初步进展，尚未真正应用于临床实践。其核心问题在于脑电样本量不足，分析方法可解释性差；脑电图数据的质量控制不够、标注缺失，也严重阻碍了脑电图人工智能分析技术的提升和临床应用。
本研究项目联合全国12家医院的癫痫诊疗中心，拟通过建立大样本癫痫脑电数据库，并结合可解释的脑电特征提取和深度学习等人工智能方法，实现癫痫脑电的异常特征提取和定量分析，通过智能算法帮助基层医院提升癫痫诊疗能力。
项目专家组
第一期项目参加单位（12家）
Brainquake V2软件功能
Brainquake V2
Brainquake V2为本实验室编写的基于python、用于临床癫痫病灶辅助诊断的一款软件工具。涉及电生理、影像等临床诊断的部分相关功能，目前已有部分功能可以使用，软件本身及更多功能正在完善中，后续将逐步补充进来。
计算模块：1)发作期计算模块; 2)皮层重建模块; 3)EEG溯源模块; 4)间期计算模块（完善中）; 5)电极自动提取模块（完善中）。
新版本已发布，链接请查看后文“下载链接”
- Brainquake V2 发作期模块
该发作期模块主要针对发作期的颅内脑电信号，提供致痫指数等发作期特征的计算，用于辅助临床病灶诊断。计算功能包括：1)其中致痫指数（EI）考虑发作时电极高频能量起来的时间早晚及能量强弱，EI指数越高表示电极高频能量在发作时更早更强，致痫性更高更可疑; 2)高频能量（HFER）用于观察发作期每个通道的高频能量变化情况; 3)全频带特征利用发作时各电极的时频谱特征对电极进行聚类分析，将相近的电极聚到一起，并找出其中EI值较高的一类作为可疑的致痫电极预测。
注意事项：1)需要提供一段发作期edf格式数据; 2)EI指数的计算需要选取基线（较为正常的背景活动，1s以上用于校正）和目标（开始出现高频活动，用于计算高频起始及强弱）两个时间段；3）目前信号显示部分绘制反应较慢还在优化中，显示调整部分操作还请不要快速连续点击按钮。
- Brainquake V2 皮层重建模块
该皮层重建模块主要依赖T1 MRI影像数据，在远程服务器上利用freesurfer V7.1或fast-surfer对皮层进行快速重建。功能选项：1）Fast-surfer能够在半小时左右完成皮层重建需求，基于freesurfer因而与freesurfer相关应用兼容性好； 2）另外可选完整的recon-all过程，耗时约3h，包括完整freesurfer重建结果，并可用于后续EEG溯源计算。
注意事项：1）T1数据须为nifti文件，T1文件名须设置为xxxT1.nii.gz，其中xxx为患者姓名拼音；2）上传/下载每次仅限单个数据；3）只需要pial皮层重建则可选fast-surfer快速重建。
- Brainquake V2 EEG溯源模块
该EEG溯源模块包括发作间期头皮脑电的皮层溯源及动态显示应用，结合对象MRI影像数据对头皮EEG中棘波进行源定位计算，并将计算结果与三维模型融合显示，实现了通过无创手段对颅内电活动变化的可视化。
本应用依赖：1）完成棘波时间标记的间期头皮EEG数据；2）完成freesurfer分割处理的MRI影像结果
注意事项，其中棘波时间标记可以有两种方法：1）一种是临床医生在间期头皮EEG中手动做棘波标记，标记位置在棘波的峰值时刻；2）另一种是通过灵犀云阿波罗软件中的棘波自动检测程序进行棘波标记，这种标记可以将所有棘波峰值时刻存为.json数据文件，之后通过文件读取完成棘波提取。
- Brainquake V2 下载链接：
https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/0c6744a3f6e448a1bc4a/?dl=1
下载解压后，运行client_main_zn.exe运行程序，使用请参考视频。软件基于python编写，为了方便使用，目前在win10 64位系统下编译。如果使用出现问题，可以邮件wangkangmail@qq.com反馈问题。
新版本Brainquake已发布于Github，该版本新增了电极自动配准功能，欢迎下载使用（使用tutorial请参照Github页）
具体功能上可以咨询：1）发作期：wangkangmail@qq.com；2）皮层重建：caif19@mails.tsinghua.edu.cn；3）EEG溯源：wangchao18@mails.tsinghua.edu.cn，如果有使用上的问题，也欢迎邮件讨论。
待完善模块
- Brainquake V2 发作间期模块
该间期模块主要针对间期的颅内脑电信号，通过统计离散的高频活动数量分布，及群体性高频活动的传播时序情况对致痫电极进行预测和评估。由于长时程数据的统计效果更好，目前侧重长时程数据的计算，因而计算上依赖GPU的加速计算。待配置GPU服务器及算法进一步完善后补充。
- Brainquake V2 SEEG电极自动提取模块
该电极自动提取模块主要利用CT和MRI影像，自动提取SEEG电极坐标，可以结合其他模块的计算结果，对计算结果进行直观的三维显示。目前功能正在完善中，待更新。