本文關(guān)鍵詞：抑郁癥腦電信號的非線性研究與診斷模型構(gòu)建，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：抑郁癥是一種常見的精神疾病,以心境低落和悲觀為主要特征,癥狀嚴重時可能會產(chǎn)生自殺行為。本文在對抑郁癥的病癥、背景、診斷依據(jù)、工具和評估標準進行歸類和分析的基礎上,發(fā)現(xiàn)抑郁癥患者不但人數(shù)眾多,而且發(fā)病年齡、范圍和行業(yè)也在逐步擴大,給社會和家庭帶來沉重的負擔。然而,從事抑郁癥診斷和評估工作的人員比較匱乏,而且其診斷和評估依賴的主觀因素較多,容易造成誤診和漏診。因而,迫切需要提高其診斷的準確性和效率。本文通過對抑郁癥的研究現(xiàn)狀、分析方法、手段以及現(xiàn)有成果的綜合和分析發(fā)現(xiàn),此病診斷不準確和效率低的一個重要原因是缺少客觀量化的生物診斷指標和科學有效的診斷模型。針對這種情況,本文運用非線性動力學的原理和方法,在現(xiàn)有研究成果的基礎上,由分析客觀生物指標出發(fā),從抑郁癥腦電信號的活躍性、特異性、復雜性以及診斷模型四個方面進行研究,主要內(nèi)容和研究成果如下。第一,提出一種新的功率譜熵計算方法對抑郁癥腦電活躍性進行研究。腦電活動是大量腦細胞群各種電活動整體的宏觀綜合效應。其活躍的程度和區(qū)域與大腦功能狀態(tài)存在密切的關(guān)系,因而,也代表大腦的一種狀態(tài),能夠反映和表征大腦的疾病和健康情況�；诖�,本文研究抑郁癥腦電與正常健康腦電活躍性的相對大小和強弱狀況及其相關(guān)生物意義。在非線性動力學基礎上,借鑒信息熵的概念,提出一種基于時間序列功率譜劃分的新譜熵計算方法,即通過時間序列功率譜按照不同的劃分來計算腦電時間序列功率譜熵,從而獲得腦電信號的活躍性及其強度信息,并通過仿真對其正確性進行驗證。然后,基于該方法對抑郁癥患者和正常人的腦電進行數(shù)值計算和分析對比,并采用假設檢驗的方法進行顯著性檢驗。實驗結(jié)果表明:該功率譜熵可作為用于衡量腦區(qū)活動性的一個有效物理參數(shù),這對于能否將其用作診斷其它腦精神疾病的物理參數(shù)具有積極意義。第二,提出一種狀態(tài)分布熵的計算方法對抑郁癥腦電特異性進行研究。特異性原指某生物具備而其它生物不具備某些特征的性質(zhì)。后被引入數(shù)據(jù)挖掘領域,指數(shù)據(jù)特征具有顯著異常的性質(zhì)。抑郁癥腦電的特異性顯著地反映了其異于正常人的患病狀態(tài),能深刻揭示這種疾病的本質(zhì)特征。因此,為了研究抑郁癥腦電的這種特異性,本文提出一種用于描述和刻畫腦電運動狀態(tài)分布的稱作狀態(tài)分布熵的計算方法。它通過計算不同狀態(tài)分布參數(shù)的腦電狀態(tài)分布熵,從而獲取分析腦電活動特異性信息,并通過仿真試驗對其產(chǎn)生原因進行多方面的分析和研究,得到了有益的結(jié)果。然后,利用該方法對抑郁癥患者和正常人的腦電信號進行計算、分析和討論,最后采用假設檢驗的方法分析其顯著性。實驗結(jié)果表明,該分布熵能夠表征大腦電活動分布狀態(tài)的異常情況,提供反映其活動特異性的信息,可以作為度量大腦電活動分布狀態(tài)異常和分析腦電信號特異性的一個物理參數(shù),這對于將其用作診斷其它腦精神疾病的物理參數(shù)具有積極意義。第三,提出一種基于一階差分多尺度多值粗粒化的LZ復雜度計算方法對抑郁癥腦電復雜性進行研究。抑郁癥腦電信號中包含了大量的多層次多側(cè)面的復雜信息,如果需要深入分析其中蘊含的診斷信息或病理信息,就需要從多個角度對這些復雜信息進行分析和探討。因此,本文從抑郁癥腦電信號的復雜性角度出發(fā),提出一種基于一階差分多尺度多值粗�；腖Z復雜度計算方法,并對該方法的原理和計算步驟進行較為詳細的闡述。然后運用該方法對抑郁癥腦電信號進行研究。實驗結(jié)果表明,多腦區(qū)電活動某一方面同時異常的關(guān)聯(lián)性揭示了抑郁癥的某種發(fā)病機理或者致病機制。從這些異常的量及其關(guān)聯(lián)性尋找抑郁癥大腦生理功能和機構(gòu)的特異性,對研究抑郁癥的病理機理及病因具有重要的借鑒作用,也給抑郁癥的診斷和評估帶來新的思路和研究方向。第四,提出一種基于復雜度譜的抑郁癥腦電診斷評估模型。抑郁癥的診斷和評估一般使用量表和問卷的形式、采用詢問和談話的方式、依靠醫(yī)生的主觀分析判斷來實施,到目前為止還沒有采用客觀量化的診斷方式。雖然有少量的研究文獻提出生物診斷參數(shù),但至今尚未應用于臨床實踐。為此,本文嘗試應用非線性理論提出基于復雜度譜的診斷模型,為抑郁癥提供新的診斷模式和研究思路,并給出了該診斷模型的構(gòu)建方法和步驟,以及其中參數(shù)的確定方法和步驟。最后對該腦電診斷模型進行了示例仿真,得到了仿真模型圖,為將來使用腦電信號構(gòu)建真正的診斷模型起到啟發(fā)和借鑒的作用。本文從活躍性、特異性和復雜性三個側(cè)面對抑郁癥腦電信號的異常現(xiàn)象作了比較全面的分析和研究,探討了其可能具有的生物意義,最后還構(gòu)建了多指標體系的抑郁癥診斷模型。這些工作無論是在理論研究上還是在臨床實踐中都具有一定的參考價值和借鑒意義。
【關(guān)鍵詞】：腦電信號 抑郁癥 非線性 生物熵 復雜度
【學位授予單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R749.4;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-28
• 1.1 研究背景、目的與意義12-18
• 1.1.1 研究背景12-17
• 1.1.2 研究目的17
• 1.1.3 研究意義17-18
• 1.2 相關(guān)研究的發(fā)展與現(xiàn)狀18-24
• 1.2.1 抑郁癥腦電信號研究現(xiàn)狀綜述18-21
• 1.2.2 非線性系統(tǒng)分析方法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀21-24
• 1.3 課題來源及研究內(nèi)容24-25
• 1.3.1 課題來源24
• 1.3.2 研究內(nèi)容24-25
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)25-27
• 1.5 本章小結(jié)27-28
• 第2章 抑郁癥腦電非線性相關(guān)理論和可行性28-44
• 2.1 腦電的發(fā)現(xiàn)和發(fā)展簡介28-29
• 2.2 腦電非線性分析的生理基礎和必要性29-32
• 2.2.1 腦電信號非線性分析的神經(jīng)生理基礎29-31
• 2.2.2 腦電信號非線性分析的大腦解剖基礎31-32
• 2.2.3 抑郁癥腦電非線性分析的必要性32
• 2.3 腦電非線性分析技術(shù)基礎32-42
• 2.3.1 腦電非線性分析的基本原理和方法33-39
• 2.3.2 腦電非線性分析的步驟和流程39-42
• 2.4 抑郁癥腦電非線性分析的可行性42-43
• 2.4.1 可行性的基礎42-43
• 2.4.2 可行性的保障43
• 2.5 本章小結(jié)43-44
• 第3章 基于改進功率譜熵的抑郁癥腦電信號活躍性研究44-56
• 3.1 概述44-45
• 3.2 基本原理45-48
• 3.2.1 改進功率譜熵計算方法的定義45-46
• 3.2.2 功率譜熵和信號活躍性之間相關(guān)性的仿真分析46-48
• 3.3 基于時間序列功率譜劃分譜熵的抑郁癥腦電信號分析48-52
• 3.3.1 實驗數(shù)據(jù)48
• 3.3.2 實驗方法48-49
• 3.3.3 實驗結(jié)果及分析49-52
• 3.4 統(tǒng)計分析與假設檢驗52-53
• 3.5 本章小結(jié)53-56
• 第4章 基于狀態(tài)分布熵的抑郁癥腦電信號特異性研究56-76
• 4.1 概述56-57
• 4.2 基本原理57-69
• 4.2.1 狀態(tài)分布熵計算方法的定義57-58
• 4.2.2 狀態(tài)分布熵和信號特異性之間相關(guān)性的仿真分析58-69
• 4.3 基于狀態(tài)分布熵的抑郁癥腦電信號特異性分析69-73
• 4.3.1 實驗數(shù)據(jù)69-70
• 4.3.2 實驗方法70
• 4.3.3 實驗結(jié)果及分析70-73
• 4.4 統(tǒng)計分析與假設檢驗73-75
• 4.5 本章小節(jié)75-76
• 第5章 基于改進Lempel-Ziv算法的抑郁癥腦電復雜性研究76-104
• 5.1 概述76
• 5.2 基本原理76-82
• 5.2.1 LZ復雜度算法77-79
• 5.2.2 多值粗粒化79-80
• 5.2.3 時間多尺度80-81
• 5.2.4 基于一階差分多尺度多值粗�；疞Z復雜度算法81-82
• 5.3 基于一階差分多尺度多粗粒化LZ復雜度腦電信號分析82-103
• 5.3.1 實驗數(shù)據(jù)82
• 5.3.2 實驗方法82-83
• 5.3.3 實驗結(jié)果及分析83-103
• 5.4 本章小節(jié)103-104
• 第6章 基于復雜度譜的抑郁癥腦電信號診斷模型構(gòu)建104-116
• 6.1 概述104-105
• 6.2 基本原理和方法105-110
• 6.2.1 復雜度譜的概念和定義105-106
• 6.2.2 基于復雜度譜的腦電信號診斷模型構(gòu)建106-110
• 6.3 診斷模型構(gòu)建仿真示例110-113
• 6.4 本章小結(jié)113-116
• 結(jié)論與展望116-118
• 全文總結(jié)116-117
• 研究展望117-118
• 參考 文獻118-126
• 攻讀博士學位期間所發(fā)表的學術(shù)論文126-128
• 致謝128

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