本文關(guān)鍵詞：基于排序模式的多通道腦電信號(hào)同步算法研究

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【摘要】：EEG信號(hào)同步是大腦中各腦區(qū)進(jìn)行信息傳播、交互、協(xié)調(diào)的綜合表現(xiàn),對(duì)各腦區(qū)EEG信號(hào)進(jìn)行同步研究,對(duì)探求不同腦區(qū)間的通信原理和透徹掌握腦信息紊亂致使病變的機(jī)理意義重大。本文通過(guò)發(fā)展基于排序模式的分析方法,對(duì)癲癇和糖尿病aMCI腦電信號(hào)的同步強(qiáng)度及耦合方向進(jìn)行研究。首先,在研究了排序模式及互信息的基礎(chǔ)上,發(fā)展了雙通道耦合信號(hào)同步強(qiáng)度分析方法——?dú)w一化加權(quán)排序互信息,仿真實(shí)驗(yàn)顯示加權(quán)排序互信息方法對(duì)噪聲具有更強(qiáng)的魯棒性。結(jié)合加權(quán)排序互信息和S估計(jì)器方法,發(fā)展了基于加權(quán)排序互信息的全局同步因子,并將其應(yīng)用于分析癲癇EEG信號(hào)和糖尿病aMCI EEG信號(hào)。其次,對(duì)排序同步算法(Motif-Synchronization,MS)進(jìn)行仿真分析,進(jìn)而提出基于排序同步算法和S估計(jì)器、同步索引、全局同步索引的多通道同步強(qiáng)度分析方法,分別為基于排序同步算法的S估計(jì)器(S-estimator based Motif-Synchronization,SMS)、基于排序同步算法的同步索引(Synchronization Index based Motif-Synchronization,SIMS)、基于排序同步算法的全局同步索引(Global Synchronization Index based Motif-Synchronization,GSIMS),較基于加權(quán)排序互信息全局同步因子算法簡(jiǎn)單、計(jì)算量小。仿真分析指出三種算法均能較好反映多通道信號(hào)間的同步強(qiáng)度,其中SMS算法最為簡(jiǎn)單。將其應(yīng)用于分析全局糖尿病aMCI腦電信號(hào),發(fā)現(xiàn)兩組人群腦電信號(hào)同步值存在顯著差異且與認(rèn)知功能間存在相關(guān)性。最后,對(duì)排序條件互信息算法作了仿真分析,實(shí)驗(yàn)顯示排序條件互信息估計(jì)的耦合方向指數(shù)能更準(zhǔn)確地體現(xiàn)出與耦合系數(shù)之間的關(guān)系,且具有更好的抗噪性能。進(jìn)而將其應(yīng)用于分析癲癇患者和糖尿病aMCI患者不同腦區(qū)域節(jié)律EEG信號(hào)的耦合方向,分析結(jié)果與病理相符。
【關(guān)鍵詞】：癲癇 糖尿病 腦電信號(hào) 排序模式 互信息
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN911.7;R338
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 腦電信號(hào)同步分析研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 雙通道腦電信號(hào)同步分析方法13-14
• 1.2.2 多通道腦電信號(hào)同步分析方法14-15
• 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容15-17
• 第2章 腦電信號(hào)分析基礎(chǔ)17-27
• 2.1 引言17
• 2.2 腦電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理及特點(diǎn)17-18
• 2.3 腦電信號(hào)預(yù)處理18-23
• 2.3.1 統(tǒng)計(jì)去噪19
• 2.3.2 小波變換19-20
• 2.3.3 獨(dú)立分量分析20-21
• 2.3.4 基于小波增強(qiáng)的獨(dú)立分量分析21-23
• 2.4 癲癇腦電信號(hào)簡(jiǎn)介23-24
• 2.4.1 癲癇腦電信號(hào)特征23-24
• 2.4.2 癲癇發(fā)作機(jī)制24
• 2.5 糖尿病認(rèn)知功能障礙腦電信號(hào)簡(jiǎn)介24-26
• 2.5.1 神經(jīng)心理學(xué)測(cè)試量表24-25
• 2.5.2 納入和排除標(biāo)準(zhǔn)25-26
• 2.6 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于加權(quán)排序互信息的腦電同步強(qiáng)度分析27-45
• 3.1 引言27
• 3.2 方法27-32
• 3.2.1 互信息27-28
• 3.2.2 排序互信息28-29
• 3.2.3 加權(quán)排序互信息29-32
• 3.3 模型仿真分析32-36
• 3.3.1 耦合Henon模型32-33
• 3.3.2 延遲時(shí)間和嵌入維數(shù)對(duì)算法的影響33-34
• 3.3.3 耦合系數(shù)對(duì)算法的影響34
• 3.3.4 噪聲對(duì)算法的影響34-36
• 3.3.5 數(shù)據(jù)長(zhǎng)度對(duì)算法的影響36
• 3.4 全局同步方法36-38
• 3.4.1 基于加權(quán)排序互信息的全局同步因子36-37
• 3.4.2 耦合系數(shù)對(duì)算法的影響37-38
• 3.5 癲癇腦電全局同步強(qiáng)度分析38-39
• 3.5.1 信號(hào)選取38
• 3.5.2 信號(hào)分析38-39
• 3.6 糖尿病aMCI腦電全局同步強(qiáng)度分析39-44
• 3.6.1 信號(hào)的采集39-40
• 3.6.2 信號(hào)預(yù)處理40-41
• 3.6.3 認(rèn)知量表的統(tǒng)計(jì)分析41-42
• 3.6.4 腦電同步強(qiáng)度及相關(guān)性分析42-44
• 3.7 本章小結(jié)44-45
• 第4章 基于排序同步算法的腦電同步強(qiáng)度分析45-53
• 4.1 引言45
• 4.2 方法45-48
• 4.2.1 排序同步算法45-46
• 4.2.2 基于排序同步算法的多通道同步方法46-48
• 4.3 模型仿真分析48-50
• 4.3.1 排序同步算法仿真分析48-50
• 4.3.2 基于排序同步算法的多通道同步方法仿真分析50
• 4.4 糖尿病aMCI多通道腦電同步分析50-52
• 4.4.1 腦電信號(hào)同步分析50-51
• 4.4.2 同步與認(rèn)知功能的相關(guān)性51-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 第5章 基于排序條件互信息的腦電耦合方向分析53-69
• 5.1 引言53
• 5.2 排序條件互信息及方向性53-54
• 5.3 模型仿真分析54-57
• 5.3.1 耦合Henon模型54
• 5.3.2 參數(shù)的選擇54-55
• 5.3.3 耦合系數(shù)對(duì)算法的影響55-56
• 5.3.4 噪聲對(duì)算法的影響56-57
• 5.4 癲癇腦電耦合方向分析57-58
• 5.5 糖尿病aMCI腦電耦合方向分析58-68
• 5.5.1 腦電信號(hào)耦合方向分析58
• 5.5.2 認(rèn)知量表的統(tǒng)計(jì)分析58-60
• 5.5.3 統(tǒng)計(jì)分析及相關(guān)性分析60-68
• 5.6 本章小結(jié)68-69
• 結(jié)論69-71
• 參考文獻(xiàn)71-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果76-77
• 致謝77

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