本文關(guān)鍵詞：基于皮質(zhì)腦電分析的大腦功能區(qū)定位算法研究

  更多相關(guān)文章： 術(shù)中功能定位 mu節(jié)律 high gamma頻帶 小波變換 支持向量機(jī)

【摘要】：如何在術(shù)中最大限度地切除病灶并保護(hù)周邊正常功能皮層是神經(jīng)外科醫(yī)生面臨的重要問(wèn)題,但是目前常用于術(shù)中功能區(qū)定位的皮層電刺激法在速度、安全性等方面已不能滿足手術(shù)的需求。因此進(jìn)行準(zhǔn)確、快速、安全的術(shù)中大腦皮層功能區(qū)定位方法的研究具有明確的醫(yī)學(xué)臨床應(yīng)用背景和重大意義。本文先對(duì)單個(gè)功能區(qū)定位特征進(jìn)行分析,再分別進(jìn)行了基于mu節(jié)律的大腦皮質(zhì)運(yùn)動(dòng)區(qū)和基于high gamma頻帶的語(yǔ)言區(qū)定位特征研究;然后以多個(gè)節(jié)律在任務(wù)前后的能量變化為特征,設(shè)計(jì)了基于小波分析和支持向量機(jī)的特征提取與識(shí)別算法,進(jìn)行大腦皮質(zhì)多個(gè)功能區(qū)的定位分析。首先,進(jìn)行了大腦運(yùn)動(dòng)功能區(qū)mu節(jié)律的特征研究。按照特定節(jié)律研究特定功能區(qū)的思路,先對(duì)運(yùn)動(dòng)功能區(qū)腦電進(jìn)行功率譜分析,再選擇mu節(jié)律作為運(yùn)動(dòng)區(qū)的特征節(jié)律,進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)區(qū)功能定位分析。結(jié)果表明用mu節(jié)律的ERD現(xiàn)象研究運(yùn)動(dòng)區(qū)定位具有一定的可行性。其次,進(jìn)行了大腦語(yǔ)言功能區(qū)high gamma的特征研究。同樣按照特定節(jié)律研究特定功能區(qū)的思路,先對(duì)比分析語(yǔ)言區(qū)中命名功能區(qū)靜息態(tài)和任務(wù)態(tài)腦電的對(duì)數(shù)功率譜,再設(shè)計(jì)特征量進(jìn)行語(yǔ)言區(qū)功能定位分析。結(jié)果表明用high gamma頻帶內(nèi)的對(duì)數(shù)功率譜變化研究語(yǔ)言區(qū)定位也具有一定的可行性。最后,進(jìn)行了基于多節(jié)律特征量的功能區(qū)定位研究。先分析了“特定節(jié)律研究特定功能區(qū)”思路在定位大腦多個(gè)功能區(qū)時(shí)存在的局限,再提出了基于多節(jié)律特征的多個(gè)功能區(qū)定位方法。該研究以多節(jié)律在任務(wù)前后的能量變化為特征,設(shè)計(jì)了基于小波分析和支持向量機(jī)的特征提取與識(shí)別算法,并通過(guò)運(yùn)動(dòng)、感覺(jué)、Broca語(yǔ)言、命名語(yǔ)言功能區(qū)以及非功能區(qū)的腦電樣本對(duì)該算法進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果顯示,該定位方法中的算法能有效檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)、感覺(jué)、Broca語(yǔ)言、命名語(yǔ)言功能區(qū)以及非功能區(qū)的腦電樣本,總體識(shí)別準(zhǔn)確率為93.12%,而且整個(gè)處理過(guò)程耗時(shí)約5分鐘。結(jié)果表明:該方法在定位大腦多個(gè)功能區(qū)時(shí)具有可行性和高效性,為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、快速、安全的術(shù)中大腦功能定位提供了新思路。
【關(guān)鍵詞】：術(shù)中功能定位 mu節(jié)律 high gamma頻帶 小波變換 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R338
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-21
• 1.1 腦功能區(qū)定位研究的背景11-12
• 1.1.1 大腦功能定位學(xué)說(shuō)的發(fā)展11
• 1.1.2 大腦功能定位的臨床應(yīng)用背景11-12
• 1.2 腦功能區(qū)定位的現(xiàn)有方法12-15
• 1.2.1 術(shù)前腦功能定位方法13
• 1.2.2 術(shù)中腦功能定位方法13-14
• 1.2.3 腦功能區(qū)定位現(xiàn)有方法存在的局限14-15
• 1.3 基于腦電分析的腦功能區(qū)定位研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 基于皮質(zhì)腦電的腦功能區(qū)定位算法研究方案16-17
• 1.5 基于皮質(zhì)腦電的腦功能區(qū)定位算法研究目的和意義17-19
• 1.5.1 基于皮質(zhì)腦電的腦功能區(qū)定位算法研究目的17
• 1.5.2 基于皮質(zhì)腦電的腦功能區(qū)定位算法研究意義17-19
• 1.6 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)19-21
• 1.6.1 論文研究的內(nèi)容19
• 1.6.2 論文結(jié)構(gòu)安排19-21
• 第二章 大腦功能區(qū)定位的基礎(chǔ)21-41
• 2.1 生理基礎(chǔ)21-25
• 2.1.1 神經(jīng)系統(tǒng)21-22
• 2.1.2 腦的結(jié)構(gòu)22-23
• 2.1.3 大腦皮層功能區(qū)23-25
• 2.2 腦電信號(hào)25-30
• 2.2.1 腦電的產(chǎn)生機(jī)制25-26
• 2.2.2 腦電信號(hào)的采集26-27
• 2.2.3 腦電信號(hào)的特點(diǎn)27-28
• 2.2.4 腦電信號(hào)的分類28-30
• 2.2.5 事件相關(guān)同步化和去同步化30
• 2.3 腦電特征信號(hào)的分析方法基礎(chǔ)30-40
• 2.3.1 功率譜估計(jì)31-35
• 2.3.2 小波變換35-38
• 2.3.3 支持向量機(jī)38-40
• 2.4 本章小結(jié)40-41
• 第三章 運(yùn)動(dòng)功能區(qū)mu節(jié)律的特征研究41-48
• 3.1 運(yùn)動(dòng)功能區(qū)mu節(jié)律的特異性原理41-42
• 3.2 數(shù)據(jù)采集42
• 3.3 特征分析與提取42-44
• 3.3.1 特征分析42-43
• 3.3.2 特征提取43-44
• 3.4 結(jié)果及分析44-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第四章 語(yǔ)言功能區(qū)high gamma的特征研究48-54
• 4.1 high gamma頻段的相關(guān)研究48-49
• 4.2 數(shù)據(jù)采集49
• 4.3 特征提取49-51
• 4.3.1 預(yù)處理49-50
• 4.3.2 特征設(shè)計(jì)與提取50-51
• 4.4 結(jié)果及分析51-53
• 4.5 本章小結(jié)53-54
• 第五章 基于多節(jié)律特征的功能區(qū)定位算法研究54-63
• 5.1 術(shù)中功能區(qū)定位的研究局限和解決方案54-55
• 5.2 數(shù)據(jù)采集55-56
• 5.3 多節(jié)律特征量的提取56
• 5.4 基于多節(jié)律特征量的識(shí)別56-58
• 5.4.1 libsvm工具箱56-57
• 5.4.2 模型的訓(xùn)練與測(cè)試57-58
• 5.5 識(shí)別算法的評(píng)價(jià)58-59
• 5.5.1 傳統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)58-59
• 5.5.2 ROC曲線59
• 5.6 結(jié)果及分析59-61
• 5.7 討論61-62
• 5.8 本章小結(jié)62-63
• 總結(jié)63-66
• 工作總結(jié)63-64
• 展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 攻讀碩士期間取得的研究成果70-71
• 致謝71-72
• 附表72

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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6 白紅民;王偉民;李天棟;任曉琳;李建亭;王玉寶;王國(guó)良;張小鵬;;直接電刺激在功能區(qū)神經(jīng)上皮腫瘤手術(shù)中的應(yīng)用[J];中華神經(jīng)外科疾病研究雜志;2007年01期

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本文編號(hào)：1004066