海洛因成癮者存在著決策缺陷,在行為上表現(xiàn)為傾向于追求高風險的活動。在這種行為特點下,進一步研究海洛因成癮的神經(jīng)機制。研究海洛因成癮患者的行為和神經(jīng)機制,不僅有助于了解藥物對成癮患者認知的影響,而且對于成癮者的治療也有著重要意義。本文研究海洛因成癮者神經(jīng)活動的特點主要從以下兩個方面:(1)靜息態(tài)腦電,使用非線性動力學算法C0復雜度和功率譜熵,對靜息態(tài)腦電進行特征計算;(2)采用風險決策賭博范式結合事件相關電位技術,研究海洛因成癮患者的風險決策能力。本文結合非線性動力學和事件相關電位技術的分析方法,研究海洛因成癮者的風險決策。主要工作如下:1、使用64導聯(lián)腦電帽采集被試在閉眼安靜和完成任務過程中的兩組腦電信號。參與人員包括37名男性海洛因成癮患者和37例男性健康對照人群。對腦電信號進行預處理:首先使用帶通濾波器對原始數(shù)據(jù)濾波,去除工頻噪聲;然后使用獨立成分分析法去除眼電,從而得到干凈的腦電數(shù)據(jù)。2、對于靜息態(tài)腦電數(shù)據(jù),分析前額葉腦區(qū)的全波段(1-48Hz)和alpha(8-13Hz)節(jié)律的非線性動力學特征,采用非線性算法C0復雜度和功率譜熵進行特征提取。使用SPSS統(tǒng)計分析軟件對所提取的特...

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【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 毒品成癮
    1.2 吸毒問題研究現(xiàn)狀
        1.2.1 毒品的分類
        1.2.2 我國吸毒人群的現(xiàn)狀
    1.3 海洛因成癮者的風險決策缺陷以及大腦的異常
    1.4 論文的主要工作和結構
第二章 腦電信號的分析方法
    2.1 腦電信號的概述
    2.2 腦電信號的采集方式
    2.3 腦電的分析方法
        2.3.1 非線性動力學分析法
        2.3.2 事件相關電位以及形成原理
    2.4 腦電信號的非線性動力學分析算法
        2.4.1 功率譜熵
        2.4.2 C₀復雜度
    2.5 分類的方法
        2.5.1 KNN分類方法
        2.5.2 SVM分類方法
        2.5.3 分類的評估
    2.6 本章小結
第三章 非線性特征提取和特征分類結果分析
    3.1 實驗被試
    3.2 數(shù)據(jù)的采集及預處理
        3.2.1 EEG信號的采集
        3.2.2 靜息態(tài)腦電信號的預處理
    3.3 全波段的復雜度和功率譜熵值的統(tǒng)計結果
    3.4 alpha節(jié)律的復雜度和功率譜熵值的統(tǒng)計結果
    3.5 結果討論
    3.6 分類結果分析
    3.7 本章小結
第四章 海洛因成癮者的風險決策缺陷的研究
    4.1 實驗方法
        4.1.1 被試
        4.1.2 實驗流程
        4.1.3 數(shù)據(jù)處理
    4.2 結果檢驗
        4.2.1 行為數(shù)據(jù)
        4.2.2 ERP數(shù)據(jù)
    4.3 結果討論
    4.4 本章小結
第五章 總結與展望
參考文獻
在學期間的研究成果
致謝



本文編號：3802091