本文關鍵詞：基于循環(huán)譜和樣本熵的癲癇腦電信號定位算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：癲癇是腦內(nèi)神經(jīng)元陣發(fā)性異常的臨床表現(xiàn),具有反復性、突發(fā)性和暫時性等特點。腦電圖作為研究癲癇發(fā)作特征的重要工具,其所反映的發(fā)作信息是其他生理學方法所不能提供的。信號處理技術和模式識別方法能夠對癲癇腦電信號快速精確的定位,對于減輕醫(yī)生負擔并提高癲癇的診斷效率具有重要意義。根據(jù)目前國內(nèi)外癲癇腦電信定位算法的研究取得了一定的進展,同樣也存在些問題：1)腦電信號屬于復雜微伏級非平穩(wěn)信號,極容易受到干擾信號影響,傳統(tǒng)的特征提取不能保證算法的有效性；2)多導聯(lián)腦電信號的巨大數(shù)據(jù)處理量導致一般算法的實時性不高；3)單憑某一項信號特征實現(xiàn)癲癇腦電信號定位,可能會出現(xiàn)誤判,定位的精確度有待提高。本文提出了一種基于循環(huán)譜和樣本熵分析的癲癇腦電信號檢測定位算法,以滿足臨床醫(yī)學中對癲癇高危人群致癇灶的定位。采用主成分分析法進行數(shù)據(jù)壓縮,解決了多導聯(lián)腦電信號同時處理及熵值分析方法帶來的巨大數(shù)據(jù)處理量問題,保證了算法的實時性；采用工頻陷波器和FIR數(shù)字濾波器對采集的腦電信號預處理降低諧波及其他干擾對定位的影響,保證了算法的有效性；采用主成分分析法進行數(shù)據(jù)壓縮方,保證了算法的實時性；癲癇腦電信號的循環(huán)譜密度大于正常腦電信號,能夠對癲癇腦電信號進行初步定位；熵值分析作為經(jīng)典的非線性動力學分析方法,能有效地腦電信號的特征。結合兩種方法最終實現(xiàn)癲癇腦電信號的快速精確的定位。對臨床拿到的數(shù)據(jù)處理,實驗結果表明算法精確度度和靈敏度度良好,有助于臨床癲癇病灶定位。對癲癇病灶的的術前定位有重要意義。
【關鍵詞】：多導聯(lián)腦電信號 主成分分析 循環(huán)譜 樣本熵
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R742.1;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容15-17
• 第二章 腦電信號采集及算法流程分析17-23
• 2.1 腦電信號特征及分類17-18
• 2.2 腦電信號的采集18-20
• 2.3 基于循環(huán)譜和樣本熵的癲癇腦電信號定位算法實現(xiàn)流程20-22
• 2.4 本章小結22-23
• 第三章 腦電信號預處理23-36
• 3.1 腦電信號中的噪聲及干擾源23-24
• 3.2 多導聯(lián)腦電信號的PCA處理24-30
• 3.3 腦電信號工頻陷波和帶通濾波處理30-32
• 3.4 腦電信號預處理結果及分析32-35
• 3.5 本章小結35-36
• 第四章 基于循環(huán)譜的癲癇腦電信號特征提取36-42
• 4.1 循環(huán)譜理論36-39
• 4.1.1 腦電信號的循環(huán)譜分析37
• 4.1.2 改進的循環(huán)譜分析法37-38
• 4.1.3 改進的循環(huán)譜算法性能分析38-39
• 4.2 基于循環(huán)譜的腦電信號提取算法實現(xiàn)39-40
• 4.3 循環(huán)譜特征提取結果及分析40-41
• 4.4 本章小結41-42
• 第五章 基于小波分解和樣本熵的癲癇腦電信號特征提取42-58
• 5.1 小波變換42-51
• 5.1.1 小波變換理論42-48
• 5.1.2 腦電信號小波分解48-49
• 5.1.3 小波分解結果49-51
• 5.2 樣本熵分析原理51-53
• 5.3 腦電信號的樣本熵值對比53-57
• 5.4 本章小結57-58
• 結論與展望58-60
• 參考文獻60-64
• 致謝64

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