颅内压增高预测研究：波形特征与支持向量机方法

"这篇博士学位论文主要探讨了基于波形特征提取和支持向量机(SVM)分类的颅内压增高预测方法。作者赵明玺在重庆大学生物医学工程专业攻读博士学位，导师为杨力教授。该研究针对神经内外科中常见的颅内压增高问题，提出了一种新的预测手段，旨在提前预警，以便医护人员能及时采取措施，防止病情恶化和严重后果的发生。" 论文指出，颅内压增高是神经外科中一种严重的病理状态，可能导致脑血流减少、脑组织缺血缺氧，甚至引起脑疝。由于现有的监护手段在发现颅内压增高方面存在延迟，可能会错过最佳治疗时机，因此开发一种有效的预测工具显得至关重要。 随着信号处理技术的进步，许多研究者尝试利用这些技术来预测颅内压增高。传统的预测方法通常依赖于固定阈值和信号独立性的假设。然而，从90年代起，有学者开始关注信号内部的自关联性，采用时间序列模型（如自回归模型）对颅内压信号进行建模。近年来，随着机器学习理论的广泛应用，特别是支持向量机在模式识别和分类中的优异性能，这种方法也被引入到颅内压趋势分析中。 论文中，赵明玺采用支持向量机作为分类器，首先对颅内压力波形进行特征提取，然后利用这些特征进行分类，以预测颅内压是否可能出现增高。支持向量机因其在小样本、非线性和高维空间的优秀表现，被广泛用于复杂数据集的分类任务，尤其适用于医学领域的预测问题。 通过这种方法，论文旨在创建一个能够提前预警颅内压增高的系统，为临床医护人员提供充足的时间来降低颅内压力，防止病情恶化，降低颅脑损伤的风险。这一研究对于改进颅内压监护策略，减少并发症，以及改善患者的预后具有重要的实践意义。