發(fā)布時(shí)間：2018-04-08 18:41

  本文選題：腦電感知模式　切入點(diǎn)：總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解　出處：《浙江大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：大腦是目前人們已知的結(jié)構(gòu)和功能最復(fù)雜的系統(tǒng),而頭皮腦電由于其無損、方便和成本低的優(yōu)勢成為研究大腦活動(dòng)的一種有效手段。本文通過頭皮腦電信號研究了大腦局部和全局的感知模式。提出了一種基于總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和遞歸定量分析的單通道腦電模式識別算法,用于分析大腦的局部感知模式。將該算法應(yīng)用于單通道缺氧腦電模式的研究時(shí),不僅能檢測到大腦早期缺氧還可以通過腦電模式描述缺氧程度的變化。由于大腦在受到感覺刺激或進(jìn)行認(rèn)知活動(dòng)時(shí),可能需要不同區(qū)域間的協(xié)同工作,單個(gè)局部區(qū)域的信息無法描述整個(gè)感知模式。因此從單通道擴(kuò)展到多通道腦電信號的研究。從局部模式擴(kuò)展到全局模式的分析時(shí)要提取到不同區(qū)域的共有模式信息,因此將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的多變量擴(kuò)展應(yīng)用于多通道全局腦電模式分析中。本文又提出了基于多變量經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的多通道腦電模式識別算法。應(yīng)用多變量經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解提取出多個(gè)通道的共有模式再分析其同步性,可以更清晰地描述缺氧環(huán)境中全局腦功能網(wǎng)絡(luò)連通性的變化。在研究手指痛覺刺激的腦電時(shí)空模式時(shí),使用高密度電極陣列大大提高了腦電信號的空間分辨率。多變量經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的使用既避免了對載波段繁瑣的優(yōu)化過程,又降低了被試個(gè)體差異的影響。特征提取算法改進(jìn)后更適用于頭皮腦電信號的分析,可以更好地區(qū)分不同手指受刺激后的腦電時(shí)空模式。
[Abstract]:The brain is the system structure and function are known to the most complex, and scalp EEG due to its nondestructive, convenient and low cost advantage has become an effective way to study brain activity. The local and global brain research by scalp EEG patterns of perception. This paper proposed an analysis based on ensemble empirical mode decomposition quantitative and recursive pattern recognition algorithm for single channel EEG, local perception mode analysis of the brain. The studying algorithm applied in single channel EEG hypoxia model, not only can detect early brain hypoxia can also describe the change pattern of EEG. Due to brain hypoxia by sensory stimulation or cognitive activities when may need to work between different areas, individual local area information can not describe the whole perception mode. So from the single channel extended to multi channel EEG signal Analysis from the local model is expanded to a global model to extract to different areas of the common mode of information, so the multivariate empirical mode decomposition is applied to the global multi channel EEG pattern analysis. This paper proposes multivariate empirical mode decomposition of multi channel EEG pattern recognition algorithm based on the application. Multivariate empirical mode decomposition to extract multiple channels of common mode analysis of the synchronization, we can clearly describe the global hypoxia of brain functional network connectivity changes in the EEG space-time pattern of finger pain stimulus when using high density electrode array greatly improves the spatial resolution of EEG signals. Multivariate empirical mode decomposition using not only avoids the optimization of the carrier band cumbersome, but also reduces the influence of subjects of individual differences. Feature extraction is more suitable for the scalp EEG improved algorithm The analysis of the signal can better distinguish the spatial and temporal patterns of brain electricity after the stimulation of different fingers.

【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R338;TN911.7

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本文編號：1722857