本文關(guān)鍵詞：基于現(xiàn)代譜估計(jì)的抑郁癥腦電研究

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【摘要】：抑郁癥,以明顯且長(zhǎng)期的心情低下作為主要臨床特性,是危害人類健康的常見(jiàn)情感障礙類疾病。目前,國(guó)內(nèi)外診斷抑郁癥的主要方法是臨床診斷和評(píng)定量表。這些方法只有在達(dá)到診斷閾值時(shí)才可以生效,而且這類診斷方法難以避免出現(xiàn)被測(cè)試者主觀隱瞞等干擾因素,容易導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)偏差。Burger等人的研究表明,抑郁癥患者的腦電信號(hào)在不同波段上的功率譜存在與正常人不同的特征。因此,本研究首先通過(guò)量表篩選出抑郁癥患者和正常人這兩類群體,然后采集這兩類人群的腦電信號(hào),用現(xiàn)代譜估計(jì)方法來(lái)分析抑郁癥患者和正常人的腦電,并用樸素貝葉斯和K最鄰近結(jié)點(diǎn)(KNN)這兩種分類算法實(shí)現(xiàn)兩類人群的準(zhǔn)確分類。具體內(nèi)容如下:1.本研究先通過(guò)自評(píng)量表和MINI量表篩選實(shí)驗(yàn)人群,并從篩選的人群中選出94名作為本研究的被試,其中抑郁組是47名,另外47名作為正常對(duì)照組。在此基礎(chǔ)上,使用3導(dǎo)便攜式腦電設(shè)備采集兩組被試在靜息態(tài)和音頻刺激下的腦電信號(hào),并將其作為本研究的原始數(shù)據(jù);然后采用帶通濾波器對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波,并進(jìn)一步去除眼電,從而得到干凈的腦電信號(hào)。2.本文利用現(xiàn)代譜估計(jì)中的AR模型Burg算法,對(duì)干凈的腦電信號(hào)進(jìn)行功率譜估計(jì),并提取絕對(duì)平均功率、重心頻率、最大功率及功率譜熵四個(gè)腦電特征,之后采用SPSS對(duì)這四個(gè)腦電特征做統(tǒng)計(jì)分析。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,抑郁組的功率譜與正常組存在著顯著性差異。3.采用SPSS對(duì)兩組被試的自評(píng)量表做獨(dú)立樣本T檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果表明兩組的量表具有顯著性差異,其中抑郁組的健康問(wèn)卷(平均值17.81)明顯大于正常組(平均值2.36)。再分別對(duì)兩組被試者的自評(píng)量表和相應(yīng)的腦電特征做Pearson相關(guān)分析,分析結(jié)果顯示健康問(wèn)卷與最大功率有很好的相關(guān)性(p=0.02,r=0.338),這表明了本文可以從數(shù)據(jù)的角度去驗(yàn)證量表的判定結(jié)果。4.選取四個(gè)腦電特征組成特征向量,構(gòu)造樸素貝葉斯和KNN分類器,對(duì)這兩組被試進(jìn)行分類。研究結(jié)果表明,抑郁組的絕對(duì)平均功率和最大功率明顯高于正常組。因?yàn)锳lpha波功率譜與大腦活動(dòng)能力成反比,所以,相對(duì)于正常人來(lái)說(shuō),抑郁癥患者的大腦活動(dòng)能力弱。Pearson相關(guān)分析得出,自評(píng)量表中的健康問(wèn)卷與腦電的最大功率有良好的相關(guān)性,因此本文可以通過(guò)數(shù)據(jù)定量地分析出抑郁癥患者的行為特征。用兩種分類方法對(duì)這兩組被試進(jìn)行分類,分類準(zhǔn)確率最高可達(dá)70%以上。該研究成果也為抑郁癥臨床診斷提供了一條新的路徑,可以更好地探索潛在抑郁癥風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警理論與方法。
【關(guān)鍵詞】：抑郁癥 功率譜 統(tǒng)計(jì) 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】：2016
【分類號(hào)】：R749.4;TN911.7
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 引言10-17
• 1.1 抑郁癥的危害10-11
• 1.2 抑郁癥的識(shí)別與診斷11-12
• 1.3 腦電與抑郁癥12-14
• 1.4 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.5 論文的主要工作15-16
• 1.6 論文的結(jié)構(gòu)16-17
• 第二章 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)17-22
• 2.1 實(shí)驗(yàn)對(duì)象的選擇17-18
• 2.1.1 正常組的選擇17
• 2.1.2 抑郁組的選擇17-18
• 2.2 量表篩選18-20
• 2.3 腦電采集20
• 2.4 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)20-22
• 第三章 譜估計(jì)方法22-36
• 3.1 經(jīng)典譜估計(jì)22-25
• 3.1.1 自相關(guān)法23
• 3.1.2 周期圖法23-24
• 3.1.3 平均周期圖法24
• 3.1.4 窗函數(shù)法24
• 3.1.5 修正的周期圖求平均法24
• 3.1.6 經(jīng)典譜估計(jì)的缺陷24-25
• 3.2 現(xiàn)代譜估計(jì)25-27
• 3.2.1 現(xiàn)代譜估計(jì)理論25-26
• 3.2.2 MA模型26
• 3.2.3 AR模型26
• 3.2.4 ARMA模型26-27
• 3.2.5 模型選擇27
• 3.3 AR模型分析27-32
• 3.3.1 AR模型譜估計(jì)理論27-29
• 3.3.2 AR模型與線性預(yù)測(cè)器的關(guān)系29-31
• 3.3.3 AR模型的周期延拓性31-32
• 3.4 AR譜估計(jì)的方法32-34
• 3.4.1 功率譜的計(jì)算公式32
• 3.4.2 L-D遞推算法32-33
• 3.4.3 Burg遞推算法33-34
• 3.5 階數(shù)選擇34-36
• 3.5.1 FPE34
• 3.5.2 AIC34
• 3.5.3 CAT34-36
• 第四章 數(shù)據(jù)處理與特征提取36-48
• 4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理36-37
• 4.2 特征提取37-40
• 4.2.1 Alpha波的絕對(duì)平均功率37-38
• 4.2.2 Alpha波的重心頻率38
• 4.2.3 Alpha波的最大功率38
• 4.2.4 Alpha波的功率譜熵38-40
• 4.3 統(tǒng)計(jì)分析40-47
• 4.3.1 量表得分統(tǒng)計(jì)分析40-42
• 4.3.2 靜息態(tài)Alpha波特征統(tǒng)計(jì)分析42
• 4.3.3 音頻刺激腦電的Alpha波特征的統(tǒng)計(jì)分析42-44
• 4.3.4 量表與靜息態(tài)腦電的相關(guān)分析44-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第五章 分類方法48-52
• 5.1 KNN分類方法48-49
• 5.2 樸素貝葉斯分類方法49-50
• 5.3 分類準(zhǔn)確率的評(píng)估50-51
• 5.4 分類結(jié)果分析51-52
• 第六章 總結(jié)與展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 在學(xué)期間的研究成果56-57
• 致謝57

【相似文獻(xiàn)】

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