發(fā)布時(shí)間：2017-09-05 03:29

  本文關(guān)鍵詞：基于腦電數(shù)據(jù)的抑郁識(shí)別及源定位的研究

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【摘要】：抑郁癥又稱抑郁障礙,主要表現(xiàn)為長(zhǎng)時(shí)間的心情低落、興趣喪失和動(dòng)機(jī)減退,目前在世界范圍內(nèi)抑郁癥的發(fā)病呈現(xiàn)出患病早,以及易復(fù)發(fā)的趨勢(shì)。世界心理健康估計(jì)到2020年抑郁癥的患病人數(shù)將上升至疾病總量第二位。然而到目前為止,對(duì)于抑郁病的診斷并沒(méi)有明確的定量的方法,也沒(méi)有找到其發(fā)病原因。因此迫切需要找到抑郁癥的病發(fā)原因以及診斷方法。腦電圖(Electroencephalography, EEG)是一種無(wú)創(chuàng)、安全的檢測(cè)方法,具有時(shí)間分辨率高,操作簡(jiǎn)單,費(fèi)用便宜的特點(diǎn),通常在臨床上用于腦功能檢查以及腦功能障礙性疾病的診斷,特別是對(duì)于癲癇的鑒別診斷,已經(jīng)廣泛應(yīng)用于臨床中。本文選取出10名輕度抑郁被試與10名正常人的16導(dǎo)腦電信號(hào),將其濾去高頻噪聲、低頻漂移及眼動(dòng)偽跡,提取出線性特征和非線性特征,并使用多種分類器進(jìn)行分類,分析并評(píng)價(jià)每一導(dǎo)用于分類識(shí)別輕度抑郁和正常人的分類準(zhǔn)確率；利用腦電源定位(Source Location)方法分析抑郁患者腦內(nèi)異常區(qū)域激活情況,從而為醫(yī)生的診療提供輔助性幫助。出于便于計(jì)算以及可用于線性與非線性腦電特征數(shù)據(jù)的考慮,本文使用了C4.5、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、邏輯回歸和KNN這四種分類算法來(lái)評(píng)估抑郁識(shí)別的準(zhǔn)確率；通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)低分辨率腦電磁層析成像(Standardized low-resolution brain electromagnetic tomography, sLORETA)的定位算法來(lái)計(jì)算腦內(nèi)源位置,相比較于其他方法,sLORETA的定位錯(cuò)誤率極低,這使得源定位求解得到的異常腦區(qū)具有一定的可信度。結(jié)果表明輕度抑郁被試在觀察負(fù)向情緒面孔圖片時(shí)顳葉部位活動(dòng)增加；對(duì)單個(gè)電極的分類驗(yàn)證結(jié)果表明位于大腦右半球的電極位置分類準(zhǔn)確率較高,能有效識(shí)別輕度抑郁被試與正常人。本文的創(chuàng)新性在于：(1)采集并分析了輕度抑郁個(gè)體的腦電數(shù)據(jù),探索了輕度抑郁障礙患者的腦內(nèi)異常區(qū)域,對(duì)抑郁癥的防治有一定的貢獻(xiàn)；(2)從不同角度分析腦電信號(hào)數(shù)據(jù),不僅從數(shù)據(jù)上區(qū)分了輕度抑郁個(gè)體與正常人,同時(shí)也在神經(jīng)影像上找到了輕度抑郁患者腦部可能出現(xiàn)異常的區(qū)域；(3)將腦電信號(hào)的線性特征與非線性特征結(jié)合,并使用多種分類器進(jìn)行分析。(4)針對(duì)單個(gè)電極的腦電特征進(jìn)行分類,便于使用較少的電極來(lái)對(duì)抑郁癥進(jìn)行診斷。
【關(guān)鍵詞】：抑郁 源定位 分類
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R749.4;TN911.7
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 抑郁癥的概述8-11
• 1.1.1 抑郁癥的類型和癥狀9-10
• 1.1.2 抑郁認(rèn)知理論10-11
• 1.2 腦電信號(hào)的概述11-13
• 1.2.1 腦電波的分類11-12
• 1.2.2 腦電研究技術(shù)12-13
• 1.3 本文的主要工作及組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 相關(guān)研究現(xiàn)狀15-21
• 2.1 腦電的分類方法研究15-16
• 2.2 腦電源定位基本理論16-20
• 2.2.1 腦電正問(wèn)題16-17
• 2.2.2 腦電逆問(wèn)題17-18
• 2.2.3 基于sLORETA的腦電源定位分析方法18-20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 第三章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)21-24
• 3.1 實(shí)驗(yàn)原理及目的21
• 3.2 被試對(duì)象21-22
• 3.3 實(shí)驗(yàn)材料22
• 3.4 實(shí)驗(yàn)流程22
• 3.5 腦電數(shù)據(jù)采集22-23
• 3.6 本章小結(jié)23-24
• 第四章 EEG信號(hào)分類分析24-33
• 4.1 EEG信號(hào)預(yù)處理24
• 4.2 EEG信號(hào)的特征提取24-26
• 4.2.1 線性特征25
• 4.2.2 非線性特征25-26
• 4.3 EEG信號(hào)的分類26-30
• 4.3.1 C4.526-27
• 4.3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)27-28
• 4.3.3 邏輯回歸28
• 4.3.4 KNN算法28-30
• 4.4 腦電信號(hào)分類結(jié)果30-31
• 4.5 腦電分類結(jié)果分析31-32
• 4.6 本章小結(jié)32-33
• 第五章 EEG信號(hào)源定位分析33-40
• 5.1 EEG信號(hào)的源定位計(jì)算33
• 5.2 量表及sLORETA源定位結(jié)果33-35
• 5.2.1 量表得分結(jié)果33-34
• 5.2.2 sLORETA源定位結(jié)果34-35
• 5.3 EEG信號(hào)源定位結(jié)果分析35-39
• 5.4 本章小結(jié)39-40
• 第六章 總結(jié)與展望40-42
• 6.1 本文的工作總結(jié)40
• 6.2 工作展望40-42
• 參考文獻(xiàn)42-47
• 在學(xué)期間研究成果47-48
• 致謝48

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：795563