本文關(guān)鍵詞：基于相位斜率指數(shù)的腦電信號(hào)方向研究

  更多相關(guān)文章： 癲癇腦電 因果 相位斜率指數(shù) 睡眠數(shù)據(jù)

【摘要】：腦電信號(hào)的因果關(guān)系檢測(cè),對(duì)于研究大腦功能及癲癇等大腦疾病的治療有著非常重要的意義。在這個(gè)背景下,我們的工作主要是分析大腦不同區(qū)域的因果關(guān)系,以此判斷大腦內(nèi)信息流的流動(dòng)方向。本文把算法分別應(yīng)用到正常腦電信號(hào)和癲癇腦電信號(hào)數(shù)據(jù)以及清醒和睡眠數(shù)據(jù),旨在為癲癇疾病的分析治療提供理論上依據(jù),以及分析睡眠數(shù)據(jù)的清醒期和睡眠期的主要區(qū)別。論文主要工作分為以下幾個(gè)部分:(1)基于相位斜率指數(shù)的模擬數(shù)據(jù)分析這一部分主要建立AR數(shù)據(jù)模型,使用模擬數(shù)據(jù)對(duì)格蘭杰因果算法和相位斜率指數(shù)算法進(jìn)行對(duì)比,得出結(jié)論:格蘭杰因果的噪聲魯棒性能不好,很有可能會(huì)得出錯(cuò)誤的因果結(jié)論。而本文的主要算法相位斜率指數(shù)對(duì)噪聲魯棒性能好,對(duì)獨(dú)立的信源的混合不敏感;其次,即使信號(hào)的相位譜是非線性的,也可以得到有意義的結(jié)果;而且此算法還有效地權(quán)重了各個(gè)頻率段的分布。所以,本文對(duì)腦電數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用,不采用格蘭杰因果的算法,而是采用本文主要的算法PSI算法。(2)基于相位斜率指數(shù)的腦電數(shù)據(jù)分析將PSI算法應(yīng)用到正常腦電數(shù)據(jù)上,分析大腦不同區(qū)域的信息流方向,可以得到從前向后的一個(gè)明確的方向。我們用PSI算法對(duì)δ頻段,θ頻段,β頻段,γ頻段,α頻段分別進(jìn)行分析,對(duì)得到的正常腦電和癲癇腦電的有效結(jié)果百分比做T檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)α頻段的結(jié)果具有顯著性差異,這對(duì)癲癇病的臨床診斷具有重要意義。用PSI算法分析睡眠數(shù)據(jù),得出結(jié)論:清醒期的相位斜率指數(shù)平均值明顯大于睡眠I期的相位斜率指數(shù)的平均值,T檢驗(yàn)也可得到顯著性差異。這說(shuō)明可以使用相位斜率指數(shù)對(duì)腦電、心電進(jìn)行睡眠分期的研究。(3)基于IOS9.1的腦電信號(hào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)利用IOS將此算法系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),此系統(tǒng)首先顯示了幾種常見(jiàn)的腦電波形,隨后采用模擬數(shù)據(jù)、正常腦電數(shù)據(jù)對(duì)此系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證,均顯示了正確的結(jié)論。經(jīng)系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)得到的結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn)相位斜率指數(shù)算法有著格蘭杰因果所不能比擬的優(yōu)勢(shì),對(duì)于腦電信號(hào)的分析得到了可以顯示大腦不同區(qū)域信息流的方向。這個(gè)系統(tǒng)具有一定的有效性及實(shí)用性,能夠?qū)εR床腦電信號(hào)的分析診斷起到輔助作用。
【關(guān)鍵詞】：癲癇腦電 因果 相位斜率指數(shù) 睡眠數(shù)據(jù)
【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
【分類號(hào)】：R741.044;TN911.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 課題的研究背景9-10
• 1.2 課題的研究現(xiàn)狀和研究意義10-12
• 1.3 論文主要研究工作和內(nèi)容安排12-13
• 第二章 腦電信號(hào)基礎(chǔ)理論以及因果理論概述13-27
• 2.1 腦電信號(hào)概論13-19
• 2.1.1 腦電信號(hào)的產(chǎn)生與采集14-16
• 2.1.2 腦電信號(hào)的特征16-18
• 2.1.3 癲癇腦電信號(hào)18-19
• 2.2 腦電信號(hào)的研究方向19-20
• 2.3 因果理論概述20-25
• 2.3.1 互相關(guān)函數(shù)21-22
• 2.3.2 相干性22
• 2.3.3 非線性相關(guān)系數(shù)22-23
• 2.3.4 偏相干性23
• 2.3.5 PDC算法23-24
• 2.3.6 轉(zhuǎn)移熵24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-27
• 第三章 基于相位斜率指數(shù)的模擬數(shù)據(jù)分析27-35
• 3.1 格蘭杰因果27-29
• 3.1.1 格蘭杰因果理論27-28
• 3.1.2 自回歸模型的參數(shù)估計(jì)28-29
• 3.2 相位斜率指數(shù)算法29-31
• 3.2.1 相位斜率指數(shù)理論思想29-30
• 3.2.2 相位斜率指數(shù)算法定義30-31
• 3.3 模擬數(shù)據(jù)分析31-34
• 3.3.1 一階AR模型數(shù)據(jù)分析31-32
• 3.3.2 M階AR模型數(shù)據(jù)分析32-33
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析33-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第四章 基于相位斜率指數(shù)的腦電數(shù)據(jù)分析35-51
• 4.1 癲癇病癥的病理機(jī)制以及研究現(xiàn)狀35-36
• 4.2 算法流程36-37
• 4.3 基于PSI算法的正常腦電的數(shù)據(jù)分析37-39
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)37
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)方法37
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析37-39
• 4.4 基于PSI算法的正常腦電及癲癇腦電的對(duì)比分析39-44
• 4.4.1 基于寬帶的研究39-40
• 4.4.2 基于窄帶的研究40-44
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析44
• 4.5 基于PSI算法的睡眠腦電分析44-50
• 4.5.1 睡眠腦電知識(shí)及研究現(xiàn)狀44-46
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)46
• 4.5.3 基于PSI算法的睡眠腦電實(shí)驗(yàn)結(jié)果46-49
• 4.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析49-50
• 4.6 本章小結(jié)50-51
• 第五章 基于IOS9.1 的腦電信號(hào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)51-61
• 5.1 IOS系統(tǒng)簡(jiǎn)介51-52
• 5.2 開(kāi)發(fā)環(huán)境52-53
• 5.3 Xcode圖形界面開(kāi)發(fā)53-55
• 5.4 腦電信號(hào)顯示系統(tǒng)55-60
• 5.5 本章小結(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)位期間撰寫的論文66-67
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的項(xiàng)目67-68
• 致謝68

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