最大误差压缩下的脑电微状态模板差异研究

作     者：史玉盼 马少辰 冯春雨 SHI Yupan;MA Shaochen;FENG Chunyu

作者机构：河北省科学院应用数学研究所河北省信息安全认证技术创新中心河北石家庄050081 河北医科大学第一医院神经内科河北石家庄050031 河北省脑老化与认知神经科学重点实验室河北石家庄050031 

出 版 物：《河北省科学院学报》 (Journal of The Hebei Academy of Sciences)

年 卷 期：2023年第40卷第6期

页      面：9-13页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：河北省科学院基本科研业务费制度试点项目(2023PF01-2) 

主　　题：最大误差 脑电图 微状态模版 

摘      要：本文针对大体量脑电数据难以高效分析的问题,以脑电微状态分析为例,探讨了FShift保质压缩算法误差界对于微状态模版的影响。实验选用60例临床脑电数据,分别在原始数据(O)、FShift保质压缩后再解压数据(F)以及压缩概要(R)上计算AD/MCI两类人群的微状态模版。使用Pearson相关系数度量模板间的差异,F和O上得到的模板相似度为1,R和O上得到的模板相似度最小值为0.9808,证明了最大误差压缩下的脑电数据可以满足实际计算精度要求。