發(fā)布時間：2017-04-16 13:07

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)相對轉(zhuǎn)移熵和自適應(yīng)模版符號轉(zhuǎn)移熵的腦電信號分析，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)過劇烈或輕緩的活動將產(chǎn)生一系列生物電信號,這種信號稱為腦電信號,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。早在幾年前生物電信號的分析已在生物醫(yī)療領(lǐng)域得到了一定的關(guān)注,對心電信號或腦電信號的分析已在評估人體機能的狀態(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用,包含了大量的生理與病理信息的腦電信號也受到了越來越多的關(guān)注。本論文主要做了以下三個方面的工作:一、基于相對轉(zhuǎn)移熵的癲癇腦電分析論文結(jié)合相對熵和轉(zhuǎn)移熵的優(yōu)點,提出了一種新的相對轉(zhuǎn)移熵方法。這一方法首先計算正向序列轉(zhuǎn)移概率與逆向序列轉(zhuǎn)移概率,再計算兩者的相對熵。應(yīng)用此方法研究了正常腦電與癲癇腦電的不可逆性,實驗結(jié)果顯示癲癇患者腦電信號的不可逆性明顯小于健康人群腦電信號的不可逆性。這說明相對轉(zhuǎn)移熵可以作為一個檢測物理過程不可逆程度的度量參數(shù),應(yīng)用腦電信號區(qū)分病人是否患有癲癇疾病也將具有積極指導(dǎo)意義。二、基于相對轉(zhuǎn)移熵的多尺度熵分析論文在提出的相對轉(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信號。研究結(jié)果表明,不同類型的時間信號變化趨勢不同,這說明多尺度的相對轉(zhuǎn)移熵可以區(qū)分不同生理病理信號。三、基于自適應(yīng)模板法的符號轉(zhuǎn)移熵分析論文在原有的基于基本模板符號化的轉(zhuǎn)移熵基礎(chǔ)上,提出了一種新的符號化方法即基于自適應(yīng)模板符號化的轉(zhuǎn)移熵。在應(yīng)用此方法分析青少年腦電與成人腦電的實驗中,結(jié)果表明無論是青少年還是成年人,與原有的基本模板符號化方法相比,改進(jìn)后的符號轉(zhuǎn)移熵方法分析得到的腦電信號耦合作用更顯著,在捕捉信號中的動態(tài)信息或系統(tǒng)動力學(xué)復(fù)雜性的改變時將具有更好的作用。
【關(guān)鍵詞】：EEG 相對轉(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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R742.1;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 腦電信號產(chǎn)生9-12
• 1.1.1 生物電信號9-10
• 1.1.2 腦電信號產(chǎn)生10-12
• 1.2 腦電圖波形簡介及腦電圖導(dǎo)聯(lián)12-16
• 1.2.1 腦電圖波形簡介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 論文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第二章 腦電信號基礎(chǔ)理論19-28
• 2.1 腦電活動的基本內(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 符號動力學(xué)25-28
• 2.3.1 符號動力學(xué)基本理論25-26
• 2.3.2 符號化映射方法26-28
• 第三章 基于相對轉(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 相對熵理論28
• 3.1.2 轉(zhuǎn)移熵理論28-29
• 3.1.3 改進(jìn)的相對轉(zhuǎn)移熵理論29-30
• 3.2 基于癲癇腦電信號的改進(jìn)的相對轉(zhuǎn)移熵分析30-36
• 3.2.1 基于改進(jìn)的相對轉(zhuǎn)移熵的癲癇腦電信號不可逆性分析基本理論30
• 3.2.2 算法流程30-31
• 3.2.3 實驗數(shù)據(jù)與實驗方法31
• 3.2.4 實驗結(jié)果與分析31-36
• 3.3 總結(jié)36-37
• 第四章 基于相對轉(zhuǎn)移熵的多尺度熵分析37-43
• 4.1 基于時間序列的多尺度熵研究37-38
• 4.1.1 多尺度理論37
• 4.1.2 基于相對轉(zhuǎn)移熵的多尺度熵理論37-38
• 4.2 基于多種信號的多尺度熵分析38-41
• 4.2.1 算法流程38
• 4.2.2 實驗數(shù)據(jù)與實驗方法38-39
• 4.2.3 實驗結(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)模板法的腦電符號轉(zhuǎn)移熵分析44-50
• 5.2.1 算法流程44-45
• 5.2.2 實驗數(shù)據(jù)與實驗方法45
• 5.2.3 實驗結(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)位期間撰寫的論文54-55
• 附錄2 攻讀碩士期間參加項目55-56
• 致謝56-57

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