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基于脑电节律的小波熵分析方法

科技导报 2011年第16期29卷 39-44页

作者：肖毅陈善广韩东旭中国航天员科研训练中心人因工程国防科技重点实验室北京100193

针对现有小波熵方法的影响因素分析不明确,影响认知特性的分析结果和可比性,本文确定了分解层数和Pn(第n个子空间信号能量与信号总能量之比)的选择和计算原则,在此基础上结合脑电节律特性,提出了一种基于节律特征的脑电小波熵分析方法,... 详细信息

针对现有小波熵方法的影响因素分析不明确,影响认知特性的分析结果和可比性,本文确定了分解层数和Pn(第n个子空间信号能量与信号总能量之比)的选择和计算原则,在此基础上结合脑电节律特性,提出了一种基于节律特征的脑电小波熵分析方法,以构成节律信号的所有子空间为单元,统计所有子空间的能量和作为该节律的能量,经过计算得到脑电节律小波熵。基于该方法提取的脑电小波熵值描述了脑电节律信号的分布情况,同时结合小波熵值与脑电节律的联系,分析了小波熵值变化的原因,可追溯到脑电节律信号的变化规律,进而分析相应的认知特性,初步建立了脑电信号—脑电节律—脑电节律小波熵-认知特性的联系。

关键词：脑电节律小波熵认知特性分解层数相互联系

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基于脑电节律的卒中后脑功能网络研究

基于脑电节律的卒中后脑功能网络研究

作者：赵春丽华南理工大学

学位级别：硕士

脑卒中患者往往存在一定的运动功能障碍,这通常与大脑网络的解剖结构和功能网络的变化有关,但是这种变化和相关性机制尚不明确;卒中后康复训练过程中,大脑神经网络的重塑及代偿机制也有待探究。在卒中后康复训练方面,相比于传统的机械... 详细信息

脑卒中患者往往存在一定的运动功能障碍,这通常与大脑网络的解剖结构和功能网络的变化有关,但是这种变化和相关性机制尚不明确;卒中后康复训练过程中,大脑神经网络的重塑及代偿机制也有待探究。在卒中后康复训练方面,相比于传统的机械式被动治疗手段,脑-机接口(Brain Computer Interface,BCI)能够与一些康复设备相结合,为患者提供一种多模式、多反馈的主动式康复训练方法,提高治疗效率。但是因为BCI技术的复杂性及临床实验的困难性,还未在临床康复方面进行推广应用。本文首先对卒中后患者进行偏瘫侧动作时脑功能网络所发生的改变进行探究。采集了6名右侧偏瘫患者和6名健康受试者执行左右手抓握动作时的EEG信号,利用偏相关方法进行脑功能网络构建。根据动作时脑电节律的特点,在Alpha和Beta两个频段下,对比脑卒中患者与正常人的脑功能网络差异,发现卒中病人脑功能网络仍然具有“小世界”属性,但是网络的集成与分化能力存在下降的现象,发现了Alpha频段在上肢运动相关的脑网络分析中的重要作用。接下来,将非侵入式脑电信号采集设备、功能性电刺激设备(Functional Electrical Stimulation,FES)及Unity虚拟手反馈系统相结合,构建了基于运动想象范式的BCI-FES上肢康复训练系统。该系统利用共同空间模式进行特征提取,使用支持向量机区分想象过程中的运动与非运动状态,使患者可以通过主观意识控制上肢活动训练,且能够得到虚拟手和FES的实时反馈。基于该系统进行了临床对照实验,将10名脑卒中患者随机分为BCI实验组和控制组,从组间和个体角度,探究卒中后BCI-FES康复训练对患者脑功能网络的影响。Fugl-Meyer上肢运动功能评估结果显示,BCI实验组的量表评分变化远高于对照组,且超过了最小临床重要差异值;脑功能网络分析也显示,BCI实验组的大脑网络变化趋势要优于控制组。进一步,利用有向传递函数构建了BCI实验组中4位卒中患者运动想象效应连接网络,总结归纳出康复训练过程中,卒中患者脑功能网络连接模式、网络参数等的变化规律,说明该系统的训练能够影响患者进行运动想象时的脑功能网络,促进大脑神经网络的恢复和重塑。

关键词：脑-机接口功能性电刺激运动想象卒中康复脑电节律脑网络分析

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动作类电子游戏不同水平人群脑电节律研究

动作类电子游戏不同水平人群脑电节律研究

作者：刘晓波电子科技大学

学位级别：硕士

动作类电子游戏(Action video game,AVG)已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在复杂拟真的游戏环境中,动作类电子游戏玩家需要对游戏中的各类信息进行记忆,并对快速移动的目标和快速变化的环境做出准确的反应。因此,AVG作为一种新... 详细信息

动作类电子游戏(Action video game,AVG)已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在复杂拟真的游戏环境中,动作类电子游戏玩家需要对游戏中的各类信息进行记忆,并对快速移动的目标和快速变化的环境做出准确的反应。因此,AVG作为一种新兴的自然情景范式刺激,越来越受到研究者的关注,并逐步用于研究大脑及其认知功能的可塑性机制。先前研究表明,大脑的节律活动能够反映诸如注意、记忆等多种脑认知功能;但是,目前游戏研究大多基于静息态或者经典心理学范式任务来考察游戏经历或者游戏训练对大脑认知功能的影响,很少关注在动作类电子游戏过程中大脑的功能活动情况。综上,本文将针对收集到的动作类电子游戏过程中的310例脑电(Electroencephalogram,EEG)数据,结合机器学习和经典统计分析方法,发展新的节律相关指标以准确刻画不同游戏经历(游戏水平)被试在游戏过程中的大脑活动模式;进一步,我们还将考察情绪因素(如特质焦虑)与游戏水平对大脑功能的交互影响,并深入探讨动作类电子游戏对大脑功能影响的潜在机制。本研究主要工作如下:首先,由于传统的脑电节律分析仅关注时程上的平均节律强度,难以准确相对连续地刻画不同游戏水平人群在游戏过程中注意相关的Beta节律变化。本文基于机器学习提出了一种量化和评估动作类电子游戏对脑功能影响的新方法——Beta节律模式频数分析法。结果表明,在游戏过程中,高水平Beta节律分布模式的频数值在组间具有显著差异(p=2.11×10,F=17.40),且随着游戏水平的增高呈现显著上升趋势。进一步,我们发现该频数值与游戏表现评分呈显著正相关(p=0.00097,R=0.22)。该结果表明,不同游戏水平对注意相关脑功能的影响可以通过Beta节律模式频数值进行刻画,并且该方法提供了一个新的角度帮助我们理解游戏对大脑的可塑性影响。然后,考虑到焦虑情绪是影响玩家表现和认知功能的重要因素之一,但是特质焦虑与游戏经历对脑功能的潜在交互影响尚不清楚。因此,我们进一步利用动作类电子游戏被试的脑电数据和行为学数据,考察了特质焦虑和游戏经历对脑电节律的交互影响。研究结果显示,在高特质焦虑组,高游戏水平组在游戏过程中的Gamma与Beta相对能量显著地高于低游戏水平组(p<0.05),并且在高特质焦虑组,游戏表现评分与Gamma1与Gamma2相对能量呈现显著的正相关(Gamma1:p=0.010,R=0.36;Gamma2:p=0.0011,R=0.36)。这一结果表明大脑功能可能会受到AVG游戏经历与特征焦虑的交互影响,我们推测由于游戏过程中,动作类电子游戏与特质焦虑可能会增强高水平玩家的注意与工作记忆能力。

关键词：动作类电子游戏特质焦虑脑电节律机器学习自然情景范式刺激

利用捕获脑电起始响应时刻研究脑电节律与咸味强度的相关性

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利用捕获脑电起始响应时刻研究脑电节律与咸味强度的相关性

作者：廉兴旺东北电力大学

学位级别：硕士

脑电图(Electroencephalography,EEG)是一种测量大脑电活动的技术。它通过在头皮上放置电极来记录大脑中神经元的电活动,通常可以测量多个频率范围的脑电信号,如Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma节律等。EEG可以帮助研究人员研究大脑的... 详细信息

脑电图(Electroencephalography,EEG)是一种测量大脑电活动的技术。它通过在头皮上放置电极来记录大脑中神经元的电活动,通常可以测量多个频率范围的脑电信号,如Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma节律等。EEG可以帮助研究人员研究大脑的认/感知功能,作为最基本感觉系统的味觉系统,当味觉刺激溶液呈递到口腔中,经神经传导至大脑会产生味觉相关的生理反应,该反应可通过脑电图进行记录。本论文旨在利用脑电图信号对味觉系统进行探究,并提出一种捕获脑电起始响应时刻的方法提取脑电有效味觉响应数据,小波包变换分析脑电节律和咸味强度等级的相关性的分析框架。最初,本文构建由控制软件和硬件系统两部分组成的刺激溶液呈递装置,该装置可以自动控制刺激溶液的呈递,以方便获取受试者接受不同浓度NaCl溶液刺激的脑电信号。该装置的控制软件是由Qt Creator(Qt)编写的可视化操作界面,硬件系统的微控制器(STM32F103)毫秒级硬件定时器可保证精准控制,实验人员在控制软件上将自定义的刺激序列填入并下发给硬件系统,硬件系统负责解码执行,设备构建后进行了装置标定,该装置为后续脑电信号的获取提供了设备支持。其次本文分析大脑响应机理,并使用自制的味觉刺激呈递装置呈递刺激溶液,利用高时间分辨率的脑电图获取味觉刺激时的大脑响应,本文采集了五种不同浓度NaCl溶液刺激的脑电信号,并对脑电信号中可能存在的噪声进行了分析和剔除,使用50Hz的自适应陷波滤波器、截止频率为50Hz的低通滤波器、去趋势化等方式对脑电信号进行预处理。然后,对于大脑响应存在响应潜伏期时长不确定差异,本文提出了一种从高时间分辨率的脑电信号中捕获脑电起始响应时刻的统计学方法,利用脑电信号离散度作为描述大脑响应的主要特征,通过调整捕获因子,可以更加准确地定位到脑电起始响应时刻,并且基于预处理后的脑电信号的GFP、平均脑电地形图分析和味觉感知识别均验证了捕获脑电起始响应时刻方法的有效性。之后,本文采用捕获脑电起始响应时刻的方法从预处理后的脑电信号中提取脑电有效味觉响应数据,并使用小波包变换获得五种脑电节律数据,采用随机森林构建咸味强度等级识别模型,分析脑电节律和咸味强度等级的相关性,最终发现Delta节律的咸味强度等级识别精度显著优于其他节律,并且Delta节律几乎携带了所有的咸味味觉信息。最后总结了研究结果并提供了对未来研究的见解。本文提出一种捕获脑电起始响应时刻和小波包变换的分析框架,有助于了解脑电信号对咸味的反应,为味觉感知和脑机制研究提供了有益的探索思路。

关键词：脑电信号脑电起始响应时刻脑电节律味觉咸味强度等级

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脑电节律同步效应研究

阜阳师范学院学报（自然科学版） 2000年第2期17卷 34-35,38页

作者：韦永梅张作生阜阳师范学院物理系阜阳236032 中国科学技术大学电子与科学技术系

本文介绍了进行电脑节律同步效应的实验系统和方法,同时对人脑在正弦调制光刺激下诱发电位响应特性进行了研究。

关键词：诱发脑电正弦调制光同步效应脑电节律脑电图

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脑电节律对神经元兴奋作用的理化逻辑分析

当代医师 1998年第9期3卷 61-62页

作者：谢志平湖南大学国际商学院

编者按：生命科学是２１世纪人类研究的核心，但由于生命内在的复杂性及人类目前研究工具的限制，生命奥秘一直难解。人类对此已经进行了大量的研究，但由于种种原因一直主要侧重于具体细节上的探索，而综合性总结分析相对较少。该文是... 详细信息

编者按：生命科学是２１世纪人类研究的核心，但由于生命内在的复杂性及人类目前研究工具的限制，生命奥秘一直难解。人类对此已经进行了大量的研究，但由于种种原因一直主要侧重于具体细节上的探索，而综合性总结分析相对较少。该文是一篇在他人实验研究基础上通过逻辑分...

关键词：神经元兴奋作用脑电节律理化逻辑

基于脑电节律样本熵的单导脑电睡眠分期算法研究

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电子世界 2016年第24期 189-190页

作者：张由明林金朝吴宝明严博文重庆邮电大学光电工程学院第三军医大学第三附属医院野战外科研究所

研究一种新的睡眠分期前期特征值提取的方法。利用小波变换对睡眠数据进行去噪,并通过小波分解与重构提取β节律和δ节律波,使用样本熵算法分别处理β节律和δ节律波,并整合结果获得特征参数。对来自MIT-BIH中的Sleep-EDF Database的六... 详细信息

研究一种新的睡眠分期前期特征值提取的方法。利用小波变换对睡眠数据进行去噪,并通过小波分解与重构提取β节律和δ节律波,使用样本熵算法分别处理β节律和δ节律波,并整合结果获得特征参数。对来自MIT-BIH中的Sleep-EDF Database的六组数据进行计算,获得对应的样本熵值,从数值可看出每组数据中各期之间的差异。本文提出的结合脑电节律、单导脑电信号以及样本熵算法可获得高分期率的特征点,为睡眠分期奠定了基础,同时也为脑电睡眠分期提供新的途径。

关键词：脑电节律单导脑电信号样本熵小波变换

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基于脑电节律样本熵的睡眠分期

工业控制计算机 2013年第7期26卷 56-57页

作者：陈群郑日荣阮经文郑声涛广东工业大学自动化学院广东广州510006 中山大学附属第一医院广东广州510008

针对睡眠脑电人工分期的不足,提出了一种基于脑电节律样本熵的睡眠分期方法。首先对睡眠脑电信号进行去噪和基本节律提取,然后计算不同睡眠状态下脑电节律的样本熵值,最后统计其样本熵均值与方差,通过对比发现:不同睡眠状态下脑电节律... 详细信息

针对睡眠脑电人工分期的不足,提出了一种基于脑电节律样本熵的睡眠分期方法。首先对睡眠脑电信号进行去噪和基本节律提取,然后计算不同睡眠状态下脑电节律的样本熵值,最后统计其样本熵均值与方差,通过对比发现:不同睡眠状态下脑电节律δ波和θ波的样本熵均值不相等且方差较小,这表明了通过分析睡眠脑电节律样本熵的方法可以用来表征不同睡眠期,为睡眠脑电分期提供了新的途径。

关键词：脑电节律小波变换特征提取样本熵睡眠分期

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基于脑电节律模糊熵的睡眠分期

工业控制计算机 2015年第9期28卷 113-114页

作者：唐其彪郑日荣阮经文广东工业大学自动化学院广东广州510006 中山大学附属第一医院广东广州510008

通过模糊熵的方法,根据睡眠各期的脑电节律δ波和θ波模糊熵值的不同,提出了一种基于脑电节律模糊熵的睡眠分期方法。首先对睡眠脑电信号进行小波包去噪,其次用小波包对脑电信号进行睡眠节律提取,然后通过Matlab计算不同睡眠阶段下脑电... 详细信息

通过模糊熵的方法,根据睡眠各期的脑电节律δ波和θ波模糊熵值的不同,提出了一种基于脑电节律模糊熵的睡眠分期方法。首先对睡眠脑电信号进行小波包去噪,其次用小波包对脑电信号进行睡眠节律提取,然后通过Matlab计算不同睡眠阶段下脑电节律δ波和θ波的模糊熵值,最后统计其模糊熵的均值与方差。通过实验发现不同睡眠状态下脑电节律δ波和θ波的模糊熵的均值不同且方差较小,这表明了通过分析睡眠脑电节律模糊熵的方法可以来进行脑电分期研究。

关键词：模糊熵脑电节律睡眠分期小波包分解特征提取