近年來,腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)及信息科學(xué)的快速發(fā)展,各國紛紛推出“腦計劃”。中國“腦計劃”也已經(jīng)基本完成規(guī)劃,旨在以研究腦認知神經(jīng)原理為主體,研究腦疾病診治新手段和類腦智能新技術(shù)。計算神經(jīng)科學(xué)能夠從計算角度解釋腦的認知功能,以及為腦疾病的研究提供新的技術(shù)手段。因此,基于計算神經(jīng)的腦認知與腦疾病研究已經(jīng)成為一個重要課題。本文將利用微狀態(tài)、Lempel-Ziv復(fù)雜度、共空間模式和稀疏表達分類這幾種計算神經(jīng)科學(xué)的方法從以下三個方面對腦認知與腦疾病進行研究:(1)提出了一種微狀態(tài)研究方法從腦電信號的時空變化角度來考察心理旋轉(zhuǎn)認知過程。采集11位被試在12種不同角度刺激下心理旋轉(zhuǎn)認知任務(wù)的腦電數(shù)據(jù),利用基于K-means的微狀態(tài)聚類方法研究心理旋轉(zhuǎn)過程中事件相關(guān)電位的微狀態(tài),得到四類微狀態(tài)模式(A,B,C,D)。根據(jù)微狀態(tài)序列、腦地形圖、半球偏側(cè)性、微狀態(tài)持續(xù)時間指標(biāo)表征微狀態(tài)在心理旋轉(zhuǎn)過程中的動力學(xué)。統(tǒng)計分析結(jié)果表明:1)微狀態(tài)序列具有一種特定的模式A→B→A;2)微狀態(tài)模式A具有半球偏側(cè)性;3)微狀態(tài)模式A的持續(xù)時間具有明顯的“角度效應(yīng)”。(2)提出了Lempel-Ziv復(fù)雜度(LZC)分析方法研究腦卒中患者腦電數(shù)據(jù)特征。利用Lempel-Ziv復(fù)雜度分析方法研究卒中患者的心理旋轉(zhuǎn)認知任務(wù)的大腦活動特征。經(jīng)實驗分析:由LZC值得到的腦地形圖較好的反應(yīng)卒中患者的病灶區(qū);卒中患者病灶區(qū)各導(dǎo)聯(lián)的LZC值普遍低于正常被試對應(yīng)導(dǎo)聯(lián)的LZC值。(3)提出了基于共空間模式與稀疏表達分類的腦卒中腦電信號識別方法。通過共空間模式算法從腦卒中患者與正常被試的腦電信號中提取特征,再使用稀疏表達分類方法對兩者的腦電信號進行分類。通過實驗證明了CSP提取特征的有效性,并且SRC分類準(zhǔn)確性為90%左右,在S4、S10(180o)的視覺刺激角度下,分類準(zhǔn)確率高于95%。通過計算神經(jīng)方法在腦認知與腦疾病中的應(yīng)用表明,計算神經(jīng)方法能為分析心理旋轉(zhuǎn)認知過程提供新的有效途徑,并且為腦卒中的早期診斷提供依據(jù),為未來探索有效的腦卒中治療手段奠定基礎(chǔ)。
【學(xué)位單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN911.7;R741
【部分圖文】：

腦電采集系統(tǒng)流程圖

14 圖 2.3 腦電 EEG 分析的 32 導(dǎo)聯(lián)的位置Fig 2.3 EEGelectrodes position了方便下面的研究，根據(jù)腦電數(shù)據(jù)采集的通道以及電極的位置，將劃區(qū)，分為 13 個區(qū)域：前額葉（Fp1, Fp2）、左額葉（F7, F3）、中額（F4, F8）、左顳葉（T7）、左中央?yún)^(qū)（FC5, FC1, C3, CP5, CP1）、）、右中央?yún)^(qū)（FC6, FC2, C4, CP6, CP2）、右顳葉（T8）、左頂區(qū)（

23 圖 3.1. 12 種視覺刺激下微狀態(tài)模式的特征Fig 3.1 Feature of microstate modes for 12 visual stimuli針對所有被試的四種微狀態(tài)模式，計算微狀態(tài)模式的平均持續(xù)時間（Duration）以及微狀態(tài)模式的時間占比（Coverage）。評估了視覺刺激編碼階段的微狀態(tài)模式指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)了一個特定的微狀態(tài)模式序列 A→B→A。從表 3.1 得出，微狀態(tài)模式 A 和微狀態(tài)模式 B 的平均持續(xù)時間的變化范圍為 63.11 ms -110.23ms，微狀態(tài)模式時間占比的變化范圍為 21.15% - 36.93%。此外，通過計

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本文編號：2812573