本文關(guān)鍵詞：基于相位同步的癲癇腦電信號(hào)分析

  更多相關(guān)文章： 相位同步 HHT APSTM 替代數(shù)據(jù)檢驗(yàn) 癲癇

【摘要】：腦電信號(hào)是一種由大腦皮層的腦細(xì)胞因?yàn)槟X部活動(dòng)而產(chǎn)生的生物電信號(hào),也是一種非線性非平穩(wěn)的微弱電信號(hào)。腦電信號(hào)中包含了大量的生理和病理信息,目前通過(guò)對(duì)腦電信號(hào)的特征進(jìn)行分析已經(jīng)成為臨床上診斷與治療腦部疾病的主要手段。由此可見(jiàn)通過(guò)對(duì)腦電信號(hào)的特征研究,進(jìn)而評(píng)估人體的生理狀態(tài)信息具有重要的意義。本文基于相位同步理論主要從以下三方面對(duì)腦電信號(hào)做了分析:一、利用希爾伯特黃變換(Hilbert-Huang Transform,HHT)算法在處理非線性非平穩(wěn)信號(hào)中的優(yōu)勢(shì),通過(guò)結(jié)合基于熵的相位同步指數(shù)(the entropy of phase synchronization index,EPSI),提出了基于HHT的EPSI算法。我們首先將該算法應(yīng)用到Rossler模型中,結(jié)果表明該算法能夠有效的衡量?jī)蓚�(gè)耦合系統(tǒng)的同步程度。然后基于該算法計(jì)算腦電信號(hào)的EPSI,通過(guò)比較癲癇患者與正常人腦電的EPSI,發(fā)現(xiàn)癲癇患者腦電信號(hào)的EPSI值顯著大于正常人的,表明基于HHT的EPSI算法能夠有效的對(duì)腦電信號(hào)的同步性進(jìn)行分析。二、基于平均相位同步時(shí)間矩陣(the average phase synchronization time matrix,APSTM)算法分別分析了theta、alpha、beta和gamma這四個(gè)頻段下腦電信號(hào)的APSTM。通過(guò)比較癲癇患者和正常人腦電在四個(gè)頻段下的APSTM行列式,結(jié)果表明癲癇腦電信號(hào)的APSTM算法在四個(gè)頻段下均比對(duì)應(yīng)的正常人的APSTM行列式大,同時(shí)theta波下的APSTM行列式在檢測(cè)癲癇放電時(shí)期最為顯著,beta波其次,而alpha與gamma波效果不明顯。這說(shuō)明APSTM算法能夠有效的區(qū)分開(kāi)癲癇與正常腦電,并且theta波對(duì)于APSTM算法在癲癇腦電信號(hào)中的研究具有最顯著的特征。三、基于替代數(shù)據(jù)檢驗(yàn)算法,對(duì)不同數(shù)據(jù)長(zhǎng)度和頻段下的腦電信號(hào)的部分相位同步指數(shù)(partion phase synchronization index,PPSI)進(jìn)行了分析。首先通過(guò)對(duì)比幾個(gè)常規(guī)的替代數(shù)據(jù)算法所得到的閾值與原始信號(hào)的PPSI的相關(guān)次數(shù),發(fā)現(xiàn)RSS(rank-shuffled surrogate)的相關(guān)系數(shù)最低,說(shuō)明RSS算法是最合適的;然后基于RSS算法分析了不同周期長(zhǎng)度下的腦電信號(hào),結(jié)果表明約3~18個(gè)周期長(zhǎng)度的EEG信號(hào)更適合計(jì)算PPSI,該結(jié)論將對(duì)于研究多導(dǎo)聯(lián)腦電信號(hào)的耦合研究具有積極意義。
【關(guān)鍵詞】：相位同步 HHT APSTM 替代數(shù)據(jù)檢驗(yàn) 癲癇
【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】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：R742.1;TN911.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 腦電信號(hào)的研究背景及其意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排12-14
• 第二章 腦電信號(hào)與相位同步理論知識(shí)14-27
• 2.1 腦電信號(hào)的基礎(chǔ)知識(shí)14-19
• 2.1.1 腦電信號(hào)的發(fā)展及產(chǎn)生機(jī)理14
• 2.1.2 腦電信號(hào)采集[53]14-17
• 2.1.3 腦電信號(hào)特征及其類(lèi)型17-18
• 2.1.4 癲癇腦電信號(hào)特征18-19
• 2.2 相位同步理論19-21
• 2.2.1 混沌系統(tǒng)的同步性研究19-20
• 2.2.2 混沌系統(tǒng)的相位與相位同步理論20-21
• 2.3 Rossler系統(tǒng)相位同步21-25
• 2.3.1 Rossler系統(tǒng)21-23
• 2.3.2 Rossler系統(tǒng)相位同步研究23-25
• 2.4 本章小結(jié)25-27
• 第三章 基于HHT的EPSI分析27-39
• 3.1 希爾伯特黃變換27-32
• 3.1.1 HHT的介紹27-28
• 3.1.2 HHT算法流程圖28-29
• 3.1.3 HHT算法具體實(shí)現(xiàn)29-32
• 3.2 EPSI算法32-35
• 3.2.1 EPSI算法32
• 3.2.2 基于HHT的EPSI算法32-33
• 3.2.3 基于HHT的EPSI算法驗(yàn)證33-35
• 3.3 基于HHT的EPSI算法用于腦電信號(hào)分析35-38
• 3.3.1 EEG實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)預(yù)處理35
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)方法35
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析35-38
• 3.4 本章小節(jié)38-39
• 第四章 基于APSTM的分頻段腦電信號(hào)研究39-50
• 4.1 癲癇腦電信號(hào)的介紹以及研究現(xiàn)狀39-41
• 4.1.1 癲癇腦電信號(hào)的相關(guān)知識(shí)39-40
• 4.1.2 癲癇腦電信號(hào)的研究現(xiàn)狀40-41
• 4.2 APSTM算法41-46
• 4.2.1 APSTM算法介紹41-42
• 4.2.2 APSTM對(duì)角元素的選擇42-44
• 4.2.3 Rossler系統(tǒng)的APSTM仿真實(shí)現(xiàn)44-46
• 4.3 分頻段的腦電信號(hào)平均相位同步時(shí)間矩陣研究46-49
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)預(yù)處理46
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)方法46-47
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析47-49
• 4.4 本章小節(jié)49-50
• 第五章 基于替代檢驗(yàn)的部分相位同步指數(shù)的研究50-61
• 5.1 部分相位同步算法介紹50-53
• 5.1.1 復(fù)雜系統(tǒng)間耦合關(guān)系的研究概述50-51
• 5.1.2 部分頻譜互相關(guān)51
• 5.1.3 部分相位同步算法51-53
• 5.2 替代數(shù)據(jù)檢驗(yàn)算法53-55
• 5.2.1 替代數(shù)據(jù)生成算法53-55
• 5.2.2 替代檢驗(yàn)算法55
• 5.3 替代檢驗(yàn)算法用于部分相位同步指數(shù)55-60
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)處理55-56
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)方法56
• 5.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析56-60
• 5.4 本章小節(jié)60-61
• 第六章 總結(jié)與展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文66-67
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目67-68
• 致謝68

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