輕度認(rèn)知障礙腦電信號多元多尺度復(fù)雜度分析
發(fā)布時間:2022-01-12 18:34
輕度認(rèn)知障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI),也被稱為早期癡呆和孤立記憶障礙,MCI的核心癥狀是認(rèn)知功能的減退,極有可能發(fā)展成為阿爾茨海默病(Alzheimer’s Disease,AD)。因此研究MCI腦電信號與認(rèn)知功能之間的相關(guān)性腦電特征有著重要的意義。該文研究了多尺度遞歸圖量化分析和多尺度模糊熵的方法,進(jìn)一步擴(kuò)展到多元遞歸圖交叉性分析和多元多尺度模糊熵的方法,并用耦合模型進(jìn)行仿真分析,進(jìn)而對MCI腦電信號進(jìn)行非線性特征分析。首先,研究了多尺度遞歸圖的量化分析方法:遞歸率(Recurrence Rate,RR)、確定性(Determinism,DET)、平均對角線長度(Average Diagonal Line Length,DLL)以及多尺度模糊熵(multiscale fuzzy entropy,MFE)算法,并利用耦合模型分別對RR、DET、DLL以及FuzzyEn值的耦合系數(shù)、閾值等參數(shù)進(jìn)行了仿真實驗,發(fā)現(xiàn)DET、DLL以及FuzzyEn值具有很好的一致性。利用DET、DLL以及FuzzyEn值對實際的MCI腦電信號分析進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)MCI組和...
【文章來源】:燕山大學(xué)河北省
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
大腦功能區(qū)示意圖
可能會導(dǎo)致書寫功能障礙,額葉區(qū)也控制著身體的運(yùn)動功一個高級身體感官中心,左頂葉區(qū)受損時,會出現(xiàn)語言影響是出現(xiàn)感覺功能障礙。右頂葉區(qū)受損時,病人可能位于后腦錐形裂片,主要負(fù)責(zé)人的視力,如果枕葉受損明。要負(fù)責(zé)聽力,在顳葉區(qū)病變時會出現(xiàn)閱讀和書寫障礙,多種癥狀。類身體中最復(fù)雜的一個器官,它是所有神經(jīng)系統(tǒng)的中樞表面凹凸不平,大約含有 140 億個神經(jīng)細(xì)胞,它們之間生活中的一切活動。除了根據(jù)大腦表面的溝裂和假設(shè)存也可以用其它的方法劃分大腦,比如布羅德曼分區(qū)(Brod
分析的腦電信號中選擇 19 路電極信號進(jìn)行分析。大腦分區(qū)如圖 4:Fp1、Fp2、F3、F4、Fz,頂區(qū):Pz、C3、C4、P3、P4,枕顳區(qū):F7、T3、T5,右顳區(qū):F8、T4、T6。嵌入維數(shù) m 2,延遲時間 1,對角線閾值minl =3,閾值 r 為 5 秒。計算所有受試者各電極在尺度 s 1 20的 DET 值、DLL 值、倍標(biāo)準(zhǔn)方差的是異常值,去掉異常值后求得均值即為各電極信、MFE 值。利用 SPSS 22.0 統(tǒng)計軟件中獨(dú)立樣本 t 檢驗分析方。為了進(jìn)一步分析 DET、DLL、MFE 與認(rèn)知功能障礙之間的的 DET 值、DLL 值、MFE 值與神經(jīng)心理學(xué)量表的測試的各項相關(guān)系數(shù)計算。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于方差的多尺度時間序列重構(gòu)方法研究[J]. 介丹,李宇馳,陰桂梅,李海芳. 太原理工大學(xué)學(xué)報. 2017(02)
[2]基于模糊熵的腦電睡眠分期特征提取與分類[J]. 劉慧,謝洪波,和衛(wèi)星,王志中. 數(shù)據(jù)采集與處理. 2010(04)
博士論文
[1]多通道腦電信號建模及同步分析[D]. 崔冬.燕山大學(xué) 2011
碩士論文
[1]基于遞歸圖的腦電信號非線性動力學(xué)研究[D]. 侯俊博.燕山大學(xué) 2018
[2]糖尿病患者輕度認(rèn)知障礙腦電信號非線性動力學(xué)研究[D]. 王金煥.燕山大學(xué) 2015
本文編號:3585260
【文章來源】:燕山大學(xué)河北省
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
大腦功能區(qū)示意圖
可能會導(dǎo)致書寫功能障礙,額葉區(qū)也控制著身體的運(yùn)動功一個高級身體感官中心,左頂葉區(qū)受損時,會出現(xiàn)語言影響是出現(xiàn)感覺功能障礙。右頂葉區(qū)受損時,病人可能位于后腦錐形裂片,主要負(fù)責(zé)人的視力,如果枕葉受損明。要負(fù)責(zé)聽力,在顳葉區(qū)病變時會出現(xiàn)閱讀和書寫障礙,多種癥狀。類身體中最復(fù)雜的一個器官,它是所有神經(jīng)系統(tǒng)的中樞表面凹凸不平,大約含有 140 億個神經(jīng)細(xì)胞,它們之間生活中的一切活動。除了根據(jù)大腦表面的溝裂和假設(shè)存也可以用其它的方法劃分大腦,比如布羅德曼分區(qū)(Brod
分析的腦電信號中選擇 19 路電極信號進(jìn)行分析。大腦分區(qū)如圖 4:Fp1、Fp2、F3、F4、Fz,頂區(qū):Pz、C3、C4、P3、P4,枕顳區(qū):F7、T3、T5,右顳區(qū):F8、T4、T6。嵌入維數(shù) m 2,延遲時間 1,對角線閾值minl =3,閾值 r 為 5 秒。計算所有受試者各電極在尺度 s 1 20的 DET 值、DLL 值、倍標(biāo)準(zhǔn)方差的是異常值,去掉異常值后求得均值即為各電極信、MFE 值。利用 SPSS 22.0 統(tǒng)計軟件中獨(dú)立樣本 t 檢驗分析方。為了進(jìn)一步分析 DET、DLL、MFE 與認(rèn)知功能障礙之間的的 DET 值、DLL 值、MFE 值與神經(jīng)心理學(xué)量表的測試的各項相關(guān)系數(shù)計算。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于方差的多尺度時間序列重構(gòu)方法研究[J]. 介丹,李宇馳,陰桂梅,李海芳. 太原理工大學(xué)學(xué)報. 2017(02)
[2]基于模糊熵的腦電睡眠分期特征提取與分類[J]. 劉慧,謝洪波,和衛(wèi)星,王志中. 數(shù)據(jù)采集與處理. 2010(04)
博士論文
[1]多通道腦電信號建模及同步分析[D]. 崔冬.燕山大學(xué) 2011
碩士論文
[1]基于遞歸圖的腦電信號非線性動力學(xué)研究[D]. 侯俊博.燕山大學(xué) 2018
[2]糖尿病患者輕度認(rèn)知障礙腦電信號非線性動力學(xué)研究[D]. 王金煥.燕山大學(xué) 2015
本文編號:3585260
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