【摘要】：采用非線性動力學方法研究腦精神疾病是近年來國內外學者研究的熱點和趨勢.針對腦精神疾病的研究和診斷中缺少客觀有效的量化參數(shù)和量化指標的狀況,提出了一種根據對時間序列功率譜劃分而定義的譜熵,然后用其計算和分析腦電信號譜熵的方法.通過數(shù)據仿真試驗證明該譜熵和信號活躍性之間存在正相關關系.基于這種相關性,應用該方法對抑郁癥患者和正常對照組的腦電信號功率譜熵進行了數(shù)值計算,然后進行了分析對比和統(tǒng)計檢驗.實驗結果表明:抑郁癥患者腦電信號的功率譜熵在部分腦區(qū)顯著弱于正常健康人.證明該譜熵能夠表征大腦電生理活動狀況,提供反映其活動性強弱的信息,可以作為度量大腦電生理活動性的一個參數(shù).這對于能否將該功率譜熵作為診斷腦精神疾病的物理參數(shù)具有積極意義.
[Abstract]:In recent years, the research of brain mental disease by nonlinear dynamics has been a hot topic and trend of scholars at home and abroad. In view of the lack of objective and effective quantization parameters and quantification indexes in the research and diagnosis of brain mental diseases, a method of calculating and analyzing the spectral entropy of EEG signal is proposed, which is defined according to the power spectrum division of time series. The data simulation results show that there is a positive correlation between the spectral entropy and the signal activity. Based on this correlation, the EEG power spectral entropy of depression patients and normal controls was calculated numerically, and then analyzed and compared with statistical tests. The results showed that the power spectral entropy of EEG in depression patients was significantly lower than that in normal controls. It is proved that the spectral entropy can be used as a parameter to measure the electrophysiological activity of the brain. This has a positive significance for whether the power spectrum entropy can be used as a physical parameter for the diagnosis of brain mental illness.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學 國際WIC研究院;磁共振成像腦信息學北京市重點實驗室;腦信息智慧服務北京市國際科技合作基地;前橋工業(yè)大學 生命科學與信息工程系;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(批準號:2014CB744605,2014CB744603) 國家國際科技合作專項(批準號:2013DFA32180) 國家自然科學基金(批準號:61272345)資助的課題~~
【分類號】：TN911.7

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本文編號：2256989