本文關(guān)鍵詞：基于內(nèi)部組成對(duì)齊和改進(jìn)的Kendall算法腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以看作是對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的一種抽象描述,大腦是一個(gè)結(jié)構(gòu)和功能極其復(fù)雜的生理系統(tǒng),利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論有助于人們研究不同腦區(qū)之間的相互作用、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和動(dòng)力學(xué)信息以及與生理功能和疾病產(chǎn)生的關(guān)系。腦電包含了大量的生理與病理信息,是癲癇診斷、預(yù)測(cè)的重要工具,本文主要基于腦電信號(hào)分析做了以下工作:一、論文采用C-C相空間重構(gòu)算法確定腦電信號(hào)時(shí)間序列重構(gòu)參數(shù),對(duì)16個(gè)導(dǎo)聯(lián)的腦電信號(hào)進(jìn)行相空間重構(gòu),由于傳統(tǒng)的相圖分析對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)要求較高,且對(duì)相空間重構(gòu)參數(shù)較為敏感,本文通過對(duì)相空間矢量的歐氏距離矩陣進(jìn)行可視化繪圖。采用此方法,對(duì)癲癇患者的不同導(dǎo)聯(lián)腦電進(jìn)行分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以明顯的區(qū)分異常放電腦電信號(hào)和無異常放電腦電信號(hào),有助于癲癇病灶定位分析。二、論文采用內(nèi)部組成對(duì)齊的單向算法,基于多通道的腦電數(shù)據(jù),從一個(gè)全新的角度構(gòu)建大腦功能網(wǎng)絡(luò),并實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D可視化。統(tǒng)計(jì)分析大腦功能網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度、聚類系數(shù)等網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)特征,通過與正常人的腦功能網(wǎng)絡(luò)特征對(duì)比,發(fā)現(xiàn)癲癇病人腦網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)平均度及聚集系數(shù)均明顯異于正常人。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了IOTA算法分析大腦功能網(wǎng)絡(luò)的有效性,同時(shí)也為癲癇疾病的腦功能網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)研究及臨床診斷提供了重要的參考依據(jù)。三、論文基于Kendall等級(jí)相關(guān)提出一種改進(jìn)的非線性同步算法IRC(inverse rank correlation)。Kendall等級(jí)相關(guān)是分析和度量系統(tǒng)非線性動(dòng)力學(xué)的一般化算法。利用論文提出的IRC算法基于多通道EEG(electroencephalogram)數(shù)據(jù)來構(gòu)建大腦功能性網(wǎng)絡(luò),并對(duì)構(gòu)建的腦功能網(wǎng)絡(luò)的平均度指標(biāo)進(jìn)行了分析,以研究癲癇腦功能網(wǎng)絡(luò)是否異于正常人。結(jié)果顯示使用論文改進(jìn)的算法優(yōu)于Kendall等級(jí)相關(guān)分析,能夠?qū)Πd癇和正常腦功能網(wǎng)絡(luò)顯著區(qū)分,且只需要記錄很短的腦電數(shù)據(jù),論文中的方法適用于區(qū)分癲癇和正常腦功能網(wǎng)絡(luò)平均度指標(biāo),它可能有助于進(jìn)一步了解大腦功能和癲癇的神經(jīng)元異常動(dòng)力學(xué)行為。
【關(guān)鍵詞】：癲癇 腦電 相空間 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
【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】：2015
【分類號(hào)】：R338;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 引言9
• 1.2 癲癇腦電研究概述9-12
• 1.2.1 癲癇發(fā)作分析與診斷9-10
• 1.2.2 癲癇腦電研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.3 癲癇腦電研究意義11-12
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)及內(nèi)容安排12-14
• 第二章 癲癇腦電分析基礎(chǔ)14-23
• 2.1 腦電信號(hào)基礎(chǔ)知識(shí)14-17
• 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)特征與分類16-17
• 2.2 癲癇腦電非線性分析方法17-21
• 2.2.1 關(guān)聯(lián)維18-19
• 2.2.2 最大Lyapunov指數(shù)19-20
• 2.2.3 復(fù)雜度20-21
• 2.3 癲癇腦電同步性分析21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第三章 癲癇腦電相空間分析23-33
• 3.1 相空間理論基礎(chǔ)23-25
• 3.1.1 混沌系統(tǒng)23-24
• 3.1.2 相空間重構(gòu)24-25
• 3.2 相空間重構(gòu)參數(shù)選取方法25-28
• 3.2.1 復(fù)自相關(guān)25-26
• 3.2.2 互信息法26-27
• 3.2.3 C-C方法27-28
• 3.3 癲癇發(fā)作相空間分析28-31
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)28-29
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)方法29-30
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析30-31
• 3.4 本章小結(jié)31-33
• 第四章 基于IOTA的腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析33-49
• 4.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論33-39
• 4.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的基本概念33-35
• 4.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本模型35-39
• 4.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于腦科學(xué)研究39-41
• 4.2.1 腦網(wǎng)絡(luò)生理學(xué)基礎(chǔ)39-40
• 4.2.2 腦網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀與意義40-41
• 4.3 腦功能網(wǎng)絡(luò)分析41-44
• 4.3.1 腦功能網(wǎng)絡(luò)研究背景41-42
• 4.3.2 基于EEG的功能網(wǎng)絡(luò)42-43
• 4.3.3 基于內(nèi)部組成對(duì)齊的腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建43-44
• 4.4 基于內(nèi)部組成對(duì)齊的腦功能網(wǎng)絡(luò)分析44-48
• 4.4.1 EEG數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理44
• 4.4.2 構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋱D44-45
• 4.4.3 癲癇患者與正常人腦網(wǎng)絡(luò)特征的統(tǒng)計(jì)分析45-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第五章 基于Kendall改進(jìn)的癲癇腦網(wǎng)絡(luò)分析49-56
• 5.1 等級(jí)相關(guān)算法49-51
• 5.1.1 等級(jí)相關(guān)基本概念49-50
• 5.1.2 Kendall等級(jí)相關(guān)算法50
• 5.1.3 基于kendall改進(jìn)的算法50-51
• 5.2 基于Kendall改進(jìn)的算法腦網(wǎng)絡(luò)分析51-54
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理51-52
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)方法52
• 5.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析52-54
• 5.3 本章小結(jié)54-56
• 第六章 總結(jié)與展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-61
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文61-62
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目62-63
• 致謝63

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本文編號(hào)：318558