隨著腦科學(xué)的發(fā)展與神經(jīng)科學(xué)研究成果的積累,人們對(duì)生物神經(jīng)系統(tǒng)的構(gòu)造和運(yùn)行機(jī)理有了更加全面和深入的認(rèn)識(shí)。生物神經(jīng)系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)的脈沖時(shí)間編碼和信息處理機(jī)制激發(fā)了研究者們對(duì)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的探索熱情。由更具生物真實(shí)性的脈沖神經(jīng)元模型為基本單元構(gòu)成的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),與基于脈沖頻率編碼信息的傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,擁有更加強(qiáng)大的計(jì)算能力,非常適合于對(duì)大腦神經(jīng)信號(hào)進(jìn)行處理和分析。研究者構(gòu)建了不同的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及學(xué)習(xí)機(jī)制,這些計(jì)算模型在模式識(shí)別、決策及預(yù)測(cè)等方面取得了顯著的效果。精準(zhǔn)的癲癇腦電識(shí)別結(jié)果,對(duì)癲癇病患者的診斷和治療具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分類時(shí),模式識(shí)別的準(zhǔn)確性依賴于得到的特征值,而特征值的選取通常由使用的提取方法和研究者的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)所決定,有時(shí)這樣的特征值并不能準(zhǔn)確地表征腦電數(shù)據(jù)的內(nèi)在屬性。如何克服腦電信號(hào)識(shí)別中正面臨的這種困難,從而進(jìn)一步推動(dòng)腦科學(xué)與神經(jīng)疾病診斷技術(shù)的發(fā)展,是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究方向。（1）針對(duì)前饋結(jié)構(gòu)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層神經(jīng)元的期望脈沖序列,反向重建了隱含層神經(jīng)元的期望脈沖序列,提出了基于期望脈沖序列重建的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。該... 

【文章來源】：西北師范大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

0-20國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)

西北師范大學(xué)碩士學(xué)位論文8連線為基準(zhǔn)，從左到右可依次標(biāo)出T3、C3、Cz、C4、T4；頭部周線可劃分為左半部周線FP1、F7、T3、T5、O1和右半部周線FP2、F8、T4、T6、O2；其余的F3、F4、P3、P4分別位于它們左右兩側(cè)點(diǎn)的中間位置，如圖2-1（b）。這些即為10-20系統(tǒng)的21個(gè)電極位置，標(biāo)記中的奇數(shù)數(shù)字代表大腦左側(cè)，偶數(shù)數(shù)字代表大腦右側(cè)。后來，美國(guó)腦電圖學(xué)會(huì)在10-20系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，給出了安置附加電極的位置與標(biāo)準(zhǔn)[27]，如圖2-1（c）。在新標(biāo)準(zhǔn)中，四個(gè)電極T7，T8，P7和P8具有不同的名稱，這些電極在圖中以黑色標(biāo)出。除此之外，采集腦電信號(hào)的儀器按電極導(dǎo)聯(lián)方式可以分為兩種，即單極導(dǎo)聯(lián)法和雙極導(dǎo)聯(lián)法，以不同方式記錄的腦電圖各有優(yōu)缺點(diǎn)。表2-1五種基本腦電波的特征名稱主要頻率腦狀態(tài)δ波（DeltaWave）0.5-4Hz昏迷，沉睡θ波（ThetaWave）4-8Hz深度放松，睡意，冥想，記憶和創(chuàng)造力得到增強(qiáng)α波（AlphaWave）8-12Hz非常放松、被動(dòng)注意、安靜β波（BetaWave）12-35Hz焦慮為主，活躍、警覺、專注、思考γ波（GammaWave）>35Hz注意集中圖2-2主要頻率分別屬于δ、θ、α、β、γ波的不同腦電波樣本每個(gè)人的腦波模式都是獨(dú)特的，但人腦存在五種公認(rèn)的腦電波，其主要頻率及特征由表2-1列出。圖2-2顯示了不同波形的腦電波樣本[26]。大腦的各個(gè)區(qū)域不會(huì)

西北師范大學(xué)碩士學(xué)位論文10腦電圖并不會(huì)提示被試者患有潛在的癲癇。圖2-4癲癇腦電特征波圖2-5采集了一位27歲女性患者全身強(qiáng)直-陣攣性癲癇發(fā)作期間的腦電數(shù)據(jù)。A顯示出癲癇發(fā)作時(shí)有彌漫性和節(jié)律性的快速活動(dòng)；B中病人變得精神亢奮，腦電圖完全被肌肉偽影所遮蓋；C中呈現(xiàn)出陣攣發(fā)作時(shí)伴隨著特有的節(jié)律性肌肉偽像；D中癲癇發(fā)作后，腦電波動(dòng)有所減慢。整個(gè)癲癇發(fā)作持續(xù)了64秒。圖2-5采集的癲癇腦電數(shù)據(jù)除診斷外，腦電圖對(duì)于癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)、精確定位致癇區(qū)和腦功能區(qū)、癲癇病的治療等研究同樣有所助益。然而，目前對(duì)于癲癇腦電數(shù)據(jù)的分析仍然依賴于大量的人力工作。因此，本文希望將脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法嘗試應(yīng)用于癲癇腦電識(shí)別，為能實(shí)現(xiàn)癲癇的自動(dòng)檢測(cè)奠定技術(shù)基矗

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于腦電EEG信號(hào)的分析分類方法[J]. 陳澤龍,謝康寧.  中國(guó)醫(yī)學(xué)裝備. 2019(12)
[2]脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法研究綜述[J]. 藺想紅,王向文,張寧,馬慧芳.  電子學(xué)報(bào). 2015(03)
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碩士論文
[1]基于腦電特征獨(dú)立分量分析的癲癇檢測(cè)[D]. 汪小雙.大連理工大學(xué) 2018
[2]基于遞歸脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦時(shí)空數(shù)據(jù)分類研究[D]. 王立鵬.西北師范大學(xué) 2017
[3]基于形態(tài)成分分析的癲癇腦電棘波檢測(cè)[D]. 馬東華.天津醫(yī)科大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3229617