本文關(guān)鍵詞：基于MATLAB GUI的腦電網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)

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【摘要】：腦科學(xué)研究被納入新一輪五年規(guī)劃中,預(yù)示著我國(guó)即將掀起對(duì)大腦研究新的浪潮�；谀X電(Electroencephalogram,EEG)成像技術(shù)結(jié)合網(wǎng)絡(luò)分析方法被廣泛用于“窺探”大腦的秘密,是腦科學(xué)研究的主要技術(shù)之一,也是神經(jīng)發(fā)育疾病、精神疾病和神經(jīng)退行性疾病診斷治療有效手段,同時(shí)對(duì)未來(lái)計(jì)算機(jī)的發(fā)展,實(shí)現(xiàn)腦機(jī)交互帶動(dòng)智能機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、腦腦通訊等有著重要作用。不僅有助于提升人類健康水平,也可帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。現(xiàn)今的眾多研究表明:大腦各區(qū)域間的協(xié)調(diào)工作共同完成了大腦對(duì)信息的加工處理,而大部分的疾病與大腦內(nèi)部全腦的活動(dòng)連接的變化具有密不可分的關(guān)系。但是目前很多腦電分析軟件還缺乏系統(tǒng)的腦網(wǎng)絡(luò)分析功能。本文基于MATLAB平臺(tái)實(shí)現(xiàn)腦網(wǎng)絡(luò)分析圖形用戶界面(GUI)系統(tǒng),主要包含以下幾個(gè)方面的研究:第一,以近二十六年來(lái)BCI團(tuán)隊(duì)在腦電數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)上的積累,對(duì)算法改進(jìn)和創(chuàng)新為基礎(chǔ)。編寫技術(shù)文檔,分析功能需求,搭建系統(tǒng)框架,實(shí)現(xiàn)核心算法。第二,針對(duì)腦電數(shù)據(jù)格式的多樣性,實(shí)現(xiàn)對(duì)幾種主流數(shù)據(jù)的載入和顯示。腦電數(shù)據(jù)中往往存在壞導(dǎo)、噪聲、偽跡等,需要對(duì)載入的信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理操作,得到真實(shí)干凈的腦電信號(hào),保障后續(xù)處理結(jié)果的正確性。針對(duì)壞導(dǎo)數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除和修復(fù);采用零參考技術(shù)(REST)進(jìn)行參考變換,將其他任何形式的參考轉(zhuǎn)換到無(wú)窮遠(yuǎn)參考,從而得到真實(shí)的腦電數(shù)據(jù);利用有限長(zhǎng)單位沖激響應(yīng)(FIR)濾波器提取信號(hào)頻段結(jié)合陷波器去除50Hz工頻干擾;對(duì)于信號(hào)中的偽跡成分使用改進(jìn)的ICA算法(Robust ICA)實(shí)現(xiàn)腦電信號(hào)獨(dú)立成分分離,去除其中的偽跡成分。第三,為了從時(shí)域,頻域,空間分布三個(gè)方面研究EEG的特性。系統(tǒng)采用Welch方法計(jì)算信號(hào)的功率譜估計(jì),來(lái)體現(xiàn)某導(dǎo)數(shù)據(jù)能量分布和頻域特性;使用主成分分析(PCA)和獨(dú)立成分分析(ICA)算法,分離信號(hào)主成分和獨(dú)立成分,顯示各個(gè)成分時(shí)域波形以及空間上的分布。運(yùn)用最小模解(MNS)方法計(jì)算腦電源定位結(jié)果,并在3-D真實(shí)意大利頭模型(皮層模型和頭皮模型)上顯示對(duì)應(yīng)的激活區(qū)。第四,由于網(wǎng)絡(luò)分析在腦科學(xué)研究上占據(jù)舉足輕重的地位,系統(tǒng)采用相關(guān)、相干、相位同步、相位滯后方法度量無(wú)向加權(quán)網(wǎng)絡(luò);同樣對(duì)于有向網(wǎng)絡(luò),使用格蘭杰因果、定向傳遞函數(shù)、自適應(yīng)定向傳遞函數(shù)、部分定向相干這四種方法量化。對(duì)于量化后信號(hào)之間的關(guān)系,確定閾值并構(gòu)建頭皮神經(jīng)網(wǎng)路。分別通過(guò)2-D簡(jiǎn)易模型和3-D真實(shí)模型下的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D反映節(jié)點(diǎn)之間連接強(qiáng)度和信息交互。在數(shù)值上,采用特征路徑長(zhǎng)度、聚類系數(shù)、全局效率、局部效率四個(gè)測(cè)度體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)整體特征。使用批處理數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析功能,消除腦電個(gè)體特異性,獲得統(tǒng)計(jì)性結(jié)果。開發(fā)的分析系統(tǒng),應(yīng)用于P300數(shù)據(jù)處理,獲得了符合生理依據(jù)的結(jié)果,并基于該系統(tǒng)的分析結(jié)果,有相關(guān)的論文發(fā)表,證實(shí)了開發(fā)的分析系統(tǒng)具有準(zhǔn)確性和實(shí)用性。
【關(guān)鍵詞】：腦電 圖形用戶界面 系統(tǒng) 預(yù)處理 網(wǎng)絡(luò)分析
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP319;R338
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 腦科學(xué)研究意義12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和趨勢(shì)12-18
• 1.2.1 腦電概述13-14
• 1.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在腦網(wǎng)絡(luò)研究上的應(yīng)用14-16
• 1.2.3 腦網(wǎng)絡(luò)研究方法16-18
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容18
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)安排18-20
• 第二章 系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)20-28
• 2.1 需求分析20-21
• 2.1.1 可行性分析20
• 2.1.2 功能需求20-21
• 2.1.3 開發(fā)環(huán)境與用戶21
• 2.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)21-27
• 2.2.1 File模塊23-24
• 2.2.2 Preprocessing模塊24-25
• 2.2.3 Processing模塊25
• 2.2.4 Inverse模塊25
• 2.2.5 Connectivity模塊25-26
• 2.2.6 Batching模塊26
• 2.2.7 Statistic模塊26-27
• 2.2.8 Help模塊27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 第三章 數(shù)據(jù)預(yù)處理28-40
• 3.1 數(shù)據(jù)讀取與顯示28-29
• 3.2 壞導(dǎo)剔除和修復(fù)29-31
• 3.2.1 算法原理29-30
• 3.2.2 處理結(jié)果30-31
• 3.3 參考轉(zhuǎn)換31-34
• 3.3.1 REST算法原理32-33
• 3.3.2 REST處理結(jié)果33-34
• 3.4 濾波34-36
• 3.4.1 濾波效果34-36
• 3.5 偽跡去除36-39
• 3.5.1 ICA算法原理36-37
• 3.5.2 偽跡去除結(jié)果37-39
• 3.6 本章小結(jié)39-40
• 第四章 腦電時(shí)空分析40-50
• 4.1 功率譜分析40-42
• 4.1.1 處理結(jié)果40-42
• 4.2 PCA主成分分析42-45
• 4.2.1 算法原理42-43
• 4.2.2 PCA時(shí)空分析結(jié)果43-45
• 4.3 ICA獨(dú)立成分分析45-46
• 4.3.1 ICA時(shí)空分析結(jié)果45-46
• 4.4 腦電逆問(wèn)題46-49
• 4.4.1 MNS原理46-47
• 4.4.2 MNS源定位結(jié)果47-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第五章 網(wǎng)絡(luò)分析50-73
• 5.1 網(wǎng)絡(luò)分析流程50-51
• 5.2 鄰接矩陣計(jì)算方法51-59
• 5.2.1 相關(guān)51
• 5.2.2 相干51-52
• 5.2.3 相位同步52-53
• 5.2.4 相位滯后指數(shù)53
• 5.2.5 格蘭杰因果53-54
• 5.2.6 定向傳遞函數(shù)54-55
• 5.2.7 自適應(yīng)定向傳遞函數(shù)55-57
• 5.2.8 部分定向相干57
• 5.2.9 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)57-59
• 5.3 連接拓?fù)鋱D59-63
• 5.3.1 無(wú)向網(wǎng)絡(luò)連接59-61
• 5.3.2 有向網(wǎng)絡(luò)連接61-63
• 5.4 網(wǎng)絡(luò)屬性63-66
• 5.4.1 網(wǎng)絡(luò)屬性基本概念64-65
• 5.4.2 網(wǎng)絡(luò)屬性結(jié)果65-66
• 5.5 批處理66-69
• 5.5.1 批量處理數(shù)據(jù)66-67
• 5.5.2 批量顯示數(shù)據(jù)67-69
• 5.6 統(tǒng)計(jì)分析69-72
• 5.6.1 數(shù)據(jù)二分類69-70
• 5.6.2 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)差異70-71
• 5.6.3 網(wǎng)絡(luò)屬性差異71-72
• 5.7 本章小結(jié)72-73
• 第六章 總結(jié)與展望73-76
• 6.1 總結(jié)73-74
• 6.2 展望74-76
• 致謝76-77
• 參考文獻(xiàn)77-82
• 攻碩期間取得的成果82-83

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