本文關(guān)鍵詞：基于互信息的腦信號分類以及腦功能網(wǎng)絡(luò)研究

  更多相關(guān)文章： 癲癇ECoG 癲癇EEG 精神分裂癥MEG MI 特征提取 SVM 腦功能網(wǎng)絡(luò) 小波包變換 α節(jié)律波

【摘要】：人腦作為自然界中最復(fù)雜的系統(tǒng)之一,已成為當代科學(xué)家面臨的重大挑戰(zhàn)之一。越來越多的科研工作者將腦神經(jīng)技術(shù)與其他學(xué)科結(jié)合,對大腦的結(jié)構(gòu)和功能進行了大量的多領(lǐng)域和多層次的研究工作,不斷的揭示著大腦的活動本質(zhì)以及腦神經(jīng)的運作機制。本文在前人的工作基礎(chǔ)上,研究了癲癇自動檢測算法以及精神分裂癥的腦網(wǎng)絡(luò)這兩大熱門研究領(lǐng)域,基于互信息(Mutual Information,MI)深入探討了這兩類常見的困擾人類健康的大腦疾病的特點以及發(fā)病機制。論文介紹了癲癇自動檢測算法以及精神分裂癥的腦網(wǎng)絡(luò)的研究背景、研究意義以及研究現(xiàn)狀,并詳細介紹了大腦功能與區(qū)域、大腦節(jié)律波、MI、支持向量機(Support Vector Machine,SVM)以及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本原理與研究發(fā)展。基于上述理論,本文主要完成了如下研究工作。首先,基于MI改進了癲癇自動檢測算法,利用互信息量化導(dǎo)聯(lián)之間的關(guān)系,自適應(yīng)地選取最佳分類導(dǎo)聯(lián),提取該導(dǎo)聯(lián)對應(yīng)的所有樣本的相關(guān)統(tǒng)計量組成特征向量,并輸入SVM進行學(xué)習與訓(xùn)練。實驗中使用了兩套癲癇數(shù)據(jù),分別是一個人的8組癲癇發(fā)作期和發(fā)作間期的皮層腦電圖(Electrocorticogram,ECoG)、18個癲癇發(fā)作以及18個正常腦電圖(Electroencephalogram,EEG)。實驗結(jié)果表明該算法不僅準確率高,而且速度快。此外,該算法加入的根據(jù)病人個體情況自適應(yīng)選擇最佳分類導(dǎo)聯(lián)的環(huán)節(jié),為臨床實時監(jiān)控癲癇的實現(xiàn)提供了有力的參考。其次,設(shè)計了基于互信息的腦功能網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建算法,并將其應(yīng)用到正常人、精神分裂癥患者及其無癥狀親屬的腦磁圖(Magnetoencephalography,MEG)上,構(gòu)建了三類人群的腦功能網(wǎng)絡(luò),并提取了網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)測度,以此分析三類人群腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及信息傳輸?shù)牟町悺嶒灲Y(jié)果表明,正常人的腦功能網(wǎng)絡(luò)功能區(qū)劃分比其他兩類人群更細致、獨立,且靜息狀態(tài)下,正常人的各個腦區(qū)的信息交流明顯變少,而其他兩類人群的大腦依舊處于活躍狀態(tài)。這些結(jié)論為我們理解精神分裂癥的外在發(fā)病機制以及潛在遺傳機制提供了參考。最后,考慮到不同節(jié)律波可以體現(xiàn)不同的生理狀態(tài),我們進一步分析了利用精神分裂癥等三類人群的α節(jié)律波構(gòu)建的腦功能網(wǎng)絡(luò)。實驗結(jié)果表明,相較于全頻段分析,α節(jié)律波的結(jié)果的規(guī)律更明顯,對三類人群的區(qū)分度比全頻段的高。此外,還分析了其他節(jié)律下的腦功能網(wǎng)絡(luò)的特性,發(fā)現(xiàn)不同節(jié)律波的全局特征基本一致,但是局部特征存在差異,可進一步利用其局部特征研究三類人群的不同生理特征的差異。
【關(guān)鍵詞】：癲癇ECoG 癲癇EEG 精神分裂癥MEG MI 特征提取 SVM 腦功能網(wǎng)絡(luò) 小波包變換 α節(jié)律波
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R741.044;TN911.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 課題背景及研究意義9-11
• 1.1.1 癲癇的研究背景及意義9-10
• 1.1.2 精神分裂癥的研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 癲癇自動檢測算法的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 精神分裂癥腦網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 論文研究內(nèi)容和章節(jié)安排15-16
• 1.4 本章小結(jié)16-17
• 第二章 相關(guān)腦信號分析及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論17-30
• 2.1 大腦的相關(guān)理論知識17-19
• 2.1.1 大腦的區(qū)域與功能17-18
• 2.1.2 腦信號分類與節(jié)律性18-19
• 2.2 互信息（Mutual Information,MI）19-21
• 2.2.1 MI概述19-20
• 2.2.2 MI基本原理20-21
• 2.3 支持向量機（Support Vector Machine,SVM）21-25
• 2.3.1 SVM概述21-22
• 2.3.2 SVM基本原理22-25
• 2.4 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論25-29
• 2.4.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的概述25-26
• 2.4.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本原理26-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第三章 癲癇自動檢測改進算法30-50
• 3.1 改進算法30-33
• 3.2 ECoG數(shù)據(jù)的仿真與分析33-43
• 3.2.1 數(shù)據(jù)描述33-34
• 3.2.2 實驗結(jié)果與分析34-43
• 3.3 EEG數(shù)據(jù)的仿真與分析43-48
• 3.3.1 數(shù)據(jù)描述43
• 3.3.2 實驗結(jié)果與分析43-48
• 3.4 本章小結(jié)48-50
• 第四章 腦網(wǎng)絡(luò)區(qū)分精神分裂癥三類人群的研究50-62
• 4.1 基于互信息的腦功能網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法50-53
• 4.2 數(shù)據(jù)描述53
• 4.3 腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的仿真研究53-60
• 4.3.1 實驗結(jié)果分析53-57
• 4.3.2 腦功能網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)測度的實驗結(jié)果及分析57-60
• 4.4 本章小結(jié)60-62
• 第五章 基于節(jié)律波的精神分裂癥腦網(wǎng)絡(luò)的研究62-77
• 5.1 小波包變換62-63
• 5.2 實驗算法及數(shù)據(jù)63-64
• 5.3 仿真研究64-76
• 5.3.1 實驗結(jié)果分析64-67
• 5.3.2 腦功能網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)測度的實驗結(jié)果及分析67-70
• 5.3.3 δ、θ、β 節(jié)律波構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡(luò)的研究70-76
• 5.4 本章小結(jié)76-77
• 第六章 總結(jié)與展望77-79
• 6.1 工作總結(jié)77-78
• 6.2 研究展望78-79
• 參考文獻79-82
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文82-83
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利83-84
• 致謝84

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本文編號：700709