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递归图法检测爆发抑制及与其他方法的比较

递归图法检测爆发抑制及与其他方法的比较

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作者：任永韶燕山大学

学位级别：硕士

随着脑电信号领域研究的逐步深入，爆发抑制这种特殊的脑电信号模式日益受到人们的关注，它不仅是麻醉深度监测的重要指标，也在脑神经方面的疾病治疗中发挥着至关重要的作用。但是由于脑电信号尤其是爆发抑制信号具备数据长度短，平稳... 详细信息

随着脑电信号领域研究的逐步深入，爆发抑制这种特殊的脑电信号模式日益受到人们的关注，它不仅是麻醉深度监测的重要指标，也在脑神经方面的疾病治疗中发挥着至关重要的作用。但是由于脑电信号尤其是爆发抑制信号具备数据长度短，平稳度差，易受噪声干扰等一些特点，增加了检测爆发抑制的难度。到目前为止，仍然没有一种比较完善的检测爆发抑制的方法。因此，本论文围绕爆发抑制检测这个课题展开，具体包括以下几项工作： (1)详细研究递归图法的相关理论知识，对递归图这种新兴的信号处理方法的特点有所把握，在此基础上，根据相应的算法选择合适的递归图法中涉及到的参数嵌入维数m，延迟时间τ以及临界距离r，绘制爆发、抑制及正常这三种不同的状态的递归图，从总体上检验递归图法这种算法能否有效的检测爆发抑制。 (2)为了更好的挖掘递归图中所隐含的动力学信息，本论文应用递归图量化分析算法处理包含爆发抑制状态的脑电信号，得出三个常规的递归图量化指标，递归率RR，确定性测度DET以及递归熵ENTR。在此基础上，通过箱型图统计，单向方差分析(ANOVA)和多重比较检验这些统计学的方法，从RR，DET，ENTR中选择最合适的检测爆发抑制的指标。 (3)到目前为止，现有的检测爆发抑制的方法包括谱分析法，双谱分析法，近似熵法和非能量因子法，本论文应用上述的每种方法来检测爆发抑制，分析检测结果，并且与递归图法检测爆发抑制的效果进行比较，以期选择一种最合适的可以应用于临床实践的检测爆发抑制的方法。

关键词：脑电信号递归图递归图量化分析谱分析双谱分析近似熵非能量因子

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轻度认知障碍脑电信号多元多尺度复杂度分析

轻度认知障碍脑电信号多元多尺度复杂度分析

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作者：娄春阳燕山大学

学位级别：硕士

轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI),也被称为早期痴呆和孤立记忆障碍,MCI的核心症状是认知功能的减退,极有可能发展成为阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease,AD)。因此研究MCI脑电信号与认知功能之间的相关性脑电特征有着重... 详细信息

轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI),也被称为早期痴呆和孤立记忆障碍,MCI的核心症状是认知功能的减退,极有可能发展成为阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease,AD)。因此研究MCI脑电信号与认知功能之间的相关性脑电特征有着重要的意义。该文研究了多尺度递归图量化分析和多尺度模糊熵的方法,进一步扩展到多元递归图交叉性分析和多元多尺度模糊熵的方法,并用耦合模型进行仿真分析,进而对MCI脑电信号进行非线性特征分析。首先,研究了多尺度递归图的量化分析方法:递归率(Recurrence Rate,RR)、确定性(Determinism,DET)、平均对角线长度(Average Diagonal Line Length,DLL)以及多尺度模糊熵(multiscale fuzzy entropy,MFE)算法,并利用耦合模型分别对RR、DET、DLL以及FuzzyEn值的耦合系数、阈值等参数进行了仿真实验,发现DET、DLL以及FuzzyEn值具有很好的一致性。利用DET、DLL以及FuzzyEn值对实际的MCI脑电信号分析进行分析,发现MCI组和nMCI组的DET、DLL、FuzzyEn值在小尺度下存在显著的差异。对所得到的DET、DLL、FuzzyEn值与神经心理学测试得分进行皮尔森线性相关性分析,结果表明两者间存在显著的相关性。其次,研究了多元递归图交叉性算法,并利用耦合模型进行验证,发现其有较好的耦合性、抗噪性。将其应用于MCI的脑电信号的复杂度分析中,发现MCI组脑电信号的CRPDET值要高于nMCI组。与神经心理学测试得分的相关性进行分析,发现MCI组和nMCI组之间表现出非常显著的差异。最后,研究了多元多尺度模糊熵算法,并利用耦合模型和1/f噪声对其耦合性、抗噪性进行验证,发现多元多尺度模糊熵算法具有很好的耦合性和抗噪性,能够反映信号相关性。将其应用于MCI的脑电信号的复杂度分析中,发现两组受试者脑电信号的复杂度存在显著差异,通过采用皮尔森线性相关方法分析,发现脑电信号的复杂度与认知功能间存在显著的相关性。

关键词：轻度认知障碍脑电信号递归图量化分析多元多尺度模糊熵

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脑电非线性动力学分析：癫痫发作预测

脑电非线性动力学分析：癫痫发作预测

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作者：欧阳高翔燕山大学

学位级别：硕士

近年来非线性动力学的发展给癫痫脑电研究带来新的希望。已有的研究表明,癫痫除发作期和发作间隙期外,还有发作前期。这个时期是从发作间隙期向发作期的转化时期,其脑电活动的非线性动力学特征有别于其它时期,但无癫痫的临床发作。若能... 详细信息

近年来非线性动力学的发展给癫痫脑电研究带来新的希望。已有的研究表明,癫痫除发作期和发作间隙期外,还有发作前期。这个时期是从发作间隙期向发作期的转化时期,其脑电活动的非线性动力学特征有别于其它时期,但无癫痫的临床发作。若能在发作前期检测到癫痫发作的先兆症状,提前预报癫痫发作,对患者实施充分的预防和保护措施,就能极大地降低癫痫发作造成的伤害,提高患者的生活质量。针对癫痫预报的需要,本课题应用非线性动力学方法分析脑电信号,比较癫痫发作各阶段脑电非线性动力学的变化,并在此基础上对癫痫发作预测进行研究,具体工作如下: 建立实验性大鼠癫痫动物模型,应用适合处理小样本、非平稳数据的递归图量化分析方法分析癫痫脑电信号,使用移动窗口方法计算各窗口脑电信号的递归图量化变量值,揭示脑电信号隐含的脑电活动动力学特性,了解大鼠癫痫发作不同时期脑电信号的复杂度变化情况,从而掌握癫痫发作过程中脑电复杂度变化的规律,为预测癫痫发作提供理论基础。分析脑电信号的相空间重构问题,结合去偏复自相关法和 Cao 法计算脑电序列相空间重构的参数:嵌入维数和延迟时间。在计算关联和时用Gaussian 函数代替 Heavyside 函数,克服了 Heavyside 函数的刚性边界问题,提出了模糊相似性指数方法。对大鼠癫痫脑电信号进行仿真计算,分析比较动力学相似性指数方法和模糊相似性指数方法的预测性能。

关键词：癫痫发作预测脑电信号非线性动力学递归图量化分析相似性指数

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