本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)相對(duì)轉(zhuǎn)移熵和自適應(yīng)模版符號(hào)轉(zhuǎn)移熵的腦電信號(hào)分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大腦皮層上分布著豐富的神經(jīng)元,這些神經(jīng)元經(jīng)過(guò)劇烈或輕緩的活動(dòng)將產(chǎn)生一系列生物電信號(hào),這種信號(hào)稱為腦電信號(hào),它始終存在于中樞神經(jīng)系統(tǒng)中且是一種自發(fā)性的電位活動(dòng)。早在幾年前生物電信號(hào)的分析已在生物醫(yī)療領(lǐng)域得到了一定的關(guān)注,對(duì)心電信號(hào)或腦電信號(hào)的分析已在評(píng)估人體機(jī)能的狀態(tài)方面具有了重要的意義,有些技術(shù)已在臨床上得到一定的運(yùn)用,包含了大量的生理與病理信息的腦電信號(hào)也受到了越來(lái)越多的關(guān)注。本論文主要做了以下三個(gè)方面的工作:一、基于相對(duì)轉(zhuǎn)移熵的癲癇腦電分析論文結(jié)合相對(duì)熵和轉(zhuǎn)移熵的優(yōu)點(diǎn),提出了一種新的相對(duì)轉(zhuǎn)移熵方法。這一方法首先計(jì)算正向序列轉(zhuǎn)移概率與逆向序列轉(zhuǎn)移概率,再計(jì)算兩者的相對(duì)熵。應(yīng)用此方法研究了正常腦電與癲癇腦電的不可逆性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示癲癇患者腦電信號(hào)的不可逆性明顯小于健康人群腦電信號(hào)的不可逆性。這說(shuō)明相對(duì)轉(zhuǎn)移熵可以作為一個(gè)檢測(cè)物理過(guò)程不可逆程度的度量參數(shù),應(yīng)用腦電信號(hào)區(qū)分病人是否患有癲癇疾病也將具有積極指導(dǎo)意義。二、基于相對(duì)轉(zhuǎn)移熵的多尺度熵分析論文在提出的相對(duì)轉(zhuǎn)移熵算法上采用了多尺度化方法分析白噪聲與粉紅色噪聲、青少年腦電與成人腦電及正常腦電與癲癇腦電這三類(lèi)信號(hào)。研究結(jié)果表明,不同類(lèi)型的時(shí)間信號(hào)變化趨勢(shì)不同,這說(shuō)明多尺度的相對(duì)轉(zhuǎn)移熵可以區(qū)分不同生理病理信號(hào)。三、基于自適應(yīng)模板法的符號(hào)轉(zhuǎn)移熵分析論文在原有的基于基本模板符號(hào)化的轉(zhuǎn)移熵基礎(chǔ)上,提出了一種新的符號(hào)化方法即基于自適應(yīng)模板符號(hào)化的轉(zhuǎn)移熵。在應(yīng)用此方法分析青少年腦電與成人腦電的實(shí)驗(yàn)中,結(jié)果表明無(wú)論是青少年還是成年人,與原有的基本模板符號(hào)化方法相比,改進(jìn)后的符號(hào)轉(zhuǎn)移熵方法分析得到的腦電信號(hào)耦合作用更顯著,在捕捉信號(hào)中的動(dòng)態(tài)信息或系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)復(fù)雜性的改變時(shí)將具有更好的作用。
【關(guān)鍵詞】：EEG 相對(duì)轉(zhuǎn)移熵 多尺度 自適應(yīng)模板
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：R742.1;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 腦電信號(hào)產(chǎn)生9-12
• 1.1.1 生物電信號(hào)9-10
• 1.1.2 腦電信號(hào)產(chǎn)生10-12
• 1.2 腦電圖波形簡(jiǎn)介及腦電圖導(dǎo)聯(lián)12-16
• 1.2.1 腦電圖波形簡(jiǎn)介12-14
• 1.2.2 腦電圖導(dǎo)聯(lián)14-16
• 1.3 腦電研究現(xiàn)狀16-17
• 1.4 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第二章 腦電信號(hào)基礎(chǔ)理論19-28
• 2.1 腦電活動(dòng)的基本內(nèi)容19-22
• 2.1.1 腦的結(jié)構(gòu)19-20
• 2.1.2 腦電信號(hào)的采集[18]20-21
• 2.1.3 腦電圖的基本特征及節(jié)律21-22
• 2.2 癲癇腦電信號(hào)的基本內(nèi)容22-25
• 2.2.1 癲癇腦電概述22-24
• 2.2.2 癲癇診斷[21]24-25
• 2.3 符號(hào)動(dòng)力學(xué)25-28
• 2.3.1 符號(hào)動(dòng)力學(xué)基本理論25-26
• 2.3.2 符號(hào)化映射方法26-28
• 第三章 基于相對(duì)轉(zhuǎn)移熵的癲癇腦電分析28-37
• 3.1 基于熵值的研究28-30
• 3.1.1 相對(duì)熵理論28
• 3.1.2 轉(zhuǎn)移熵理論28-29
• 3.1.3 改進(jìn)的相對(duì)轉(zhuǎn)移熵理論29-30
• 3.2 基于癲癇腦電信號(hào)的改進(jìn)的相對(duì)轉(zhuǎn)移熵分析30-36
• 3.2.1 基于改進(jìn)的相對(duì)轉(zhuǎn)移熵的癲癇腦電信號(hào)不可逆性分析基本理論30
• 3.2.2 算法流程30-31
• 3.2.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)方法31
• 3.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析31-36
• 3.3 總結(jié)36-37
• 第四章 基于相對(duì)轉(zhuǎn)移熵的多尺度熵分析37-43
• 4.1 基于時(shí)間序列的多尺度熵研究37-38
• 4.1.1 多尺度理論37
• 4.1.2 基于相對(duì)轉(zhuǎn)移熵的多尺度熵理論37-38
• 4.2 基于多種信號(hào)的多尺度熵分析38-41
• 4.2.1 算法流程38
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)方法38-39
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析39-41
• 4.3 總結(jié)41-43
• 第五章 基于自適應(yīng)模板法的符號(hào)轉(zhuǎn)移熵分析43-51
• 5.1 基于模板法的理論分析43-44
• 5.1.1 模板與模板匹配43
• 5.1.2 基本模板法43-44
• 5.1.3 自適應(yīng)模板法44
• 5.2 基于自適應(yīng)模板法的腦電符號(hào)轉(zhuǎn)移熵分析44-50
• 5.2.1 算法流程44-45
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)方法45
• 5.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析45-50
• 5.3 總結(jié)50-51
• 第六章 總結(jié)與展望51-52
• 參考文獻(xiàn)52-54
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文54-55
• 附錄2 攻讀碩士期間參加項(xiàng)目55-56
• 致謝56-57

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