本文關(guān)鍵詞：糖尿病輕度認(rèn)知障礙EEG相空間特征及相位幅度耦合研究

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【摘要】：認(rèn)知功能障礙是介于正常認(rèn)知功能與癡呆的中間階段,認(rèn)知功能快速衰退可導(dǎo)致老年人發(fā)展成阿爾茨海默病,嚴(yán)重影響患者日常生活。目前阿茲海默疾病在治療上無(wú)實(shí)質(zhì)突破,認(rèn)知功能障礙的預(yù)防與早期診斷極為重要。糖尿病是導(dǎo)致認(rèn)知功能快速下降進(jìn)而發(fā)展成阿爾茨海默病的重要因素,研究糖尿病與認(rèn)知功能相關(guān)的腦電信號(hào)可加深糖尿病對(duì)認(rèn)知功能障礙損害的認(rèn)識(shí)。本文研究希爾伯特黃變換相空間重構(gòu)法和相位幅度耦合算法,對(duì)實(shí)際糖尿病患者腦電信號(hào)分析并提取腦電特征,最后進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類。首先,采用基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解相空間重構(gòu)法研究EEG空間特性,利用癲癇患者EEG算法分析,發(fā)現(xiàn)EEG序列的二維相空間和三維相空間特征在正常組和對(duì)照組具有差異。研究與糖尿病認(rèn)知障礙有關(guān)的EEG空間特征,采用非參數(shù)檢驗(yàn)法Kruskal-Wallis對(duì)多組特征值統(tǒng)計(jì)分析,發(fā)現(xiàn)特征值在顳區(qū)、頂區(qū)、中央?yún)^(qū)存在差異�；谇�下方最大面積提取特征,采用支持向量機(jī)分類其平均準(zhǔn)確率達(dá)到79.17%。其次,研究大腦低頻相位與高頻幅度的調(diào)制機(jī)制,利用頻率確定的仿真信號(hào),從數(shù)據(jù)長(zhǎng)度和算法抗噪性能對(duì)比分析直接耦合法和帶統(tǒng)計(jì)特性耦合方法,結(jié)果表明帶統(tǒng)計(jì)特性相位幅度耦合方法可以準(zhǔn)確的檢測(cè)出耦合發(fā)生的頻率范圍,對(duì)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度要求低、抗噪性能好。最后,通過(guò)分析認(rèn)知功能障礙糖尿病患者的腦電信號(hào)耦合特性,發(fā)現(xiàn)在一些腦區(qū)的不同頻率范圍內(nèi)兩組患者的耦合值存在差異,提出相對(duì)耦合比特征,統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)兩組在前額區(qū)、顳區(qū)、頂區(qū)的相對(duì)耦合比存在差異,揭示不同頻率腦電信號(hào)間的信息交流。采用最大曲線下方面積提取特征,使用支持向量機(jī)和壓縮感知分類器實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類,準(zhǔn)確率為73.33%和83.33%。
【關(guān)鍵詞】：糖尿病 輕度認(rèn)知功能障礙 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 耦合 分類器
【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;R587.2;R749.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 糖尿病認(rèn)知功能障礙研究背景及意義10-11
• 1.2 糖尿病認(rèn)知功能障礙腦電信號(hào)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 腦電信號(hào)的相空間特征及耦合研究進(jìn)展12-14
• 1.4 論文的主要研究?jī)?nèi)容14-15
• 第2章 腦電信號(hào)基本知識(shí)及分析方法15-21
• 2.1 引言15
• 2.2 腦電信號(hào)的形成原理15-16
• 2.3 腦電信號(hào)的基本節(jié)律16-17
• 2.4 腦電信號(hào)研究方法分析17-20
• 2.4.1 時(shí)域分析17
• 2.4.2 頻域分析17-19
• 2.4.3 時(shí)頻分析19-20
• 2.5 本章小結(jié)20-21
• 第3章 神經(jīng)量表篩查標(biāo)準(zhǔn)與研究對(duì)象21-25
• 3.1 引言21
• 3.2 神經(jīng)心理學(xué)量表評(píng)估21-23
• 3.3 輕度認(rèn)知障礙的納入和排除標(biāo)準(zhǔn)23
• 3.4 腦電信號(hào)的采集23-24
• 3.5 本章小結(jié)24-25
• 第4章 基于EMD分解的相空間重構(gòu)糖尿病輕度認(rèn)知障礙分析25-44
• 4.1 引言25
• 4.2 基于EMD分解的相空間重構(gòu)25-29
• 4.2.1 EMD分解25-27
• 4.2.2 相空間的重構(gòu)27-28
• 4.2.3 二維相空間的橢圓投影面積特征28-29
• 4.2.4 三維相空間歐幾里得距離四分位差特征29
• 4.3 算法性能分析29-36
• 4.3.1 EMD分解及相空間重構(gòu)30-34
• 4.3.2 相空間特征統(tǒng)計(jì)分析34-35
• 4.3.3 數(shù)據(jù)長(zhǎng)度對(duì)特征計(jì)算的影響35-36
• 4.4 糖尿病認(rèn)知功能障礙腦電信號(hào)的分析36-40
• 4.4.1 認(rèn)知量表統(tǒng)計(jì)分析36-37
• 4.4.2 糖尿病腦電信號(hào)的特征統(tǒng)計(jì)分析37-40
• 4.5 糖尿病腦電信號(hào)的特征提取和分類40-42
• 4.5.1 支持向量機(jī)40-42
• 4.5.2 分類結(jié)果42
• 4.6 本章小結(jié)42-44
• 第5章 糖尿病輕度認(rèn)知障礙EEG相位幅度耦合分析及自動(dòng)分類44-59
• 5.1 引言44
• 5.2 交叉頻率相位幅度耦合方法44-46
• 5.3 模型仿真分析46-49
• 5.3.1 信噪比對(duì)耦合算法的影響46-48
• 5.3.2 數(shù)據(jù)長(zhǎng)度對(duì)耦合算法的影響48-49
• 5.4 糖尿病認(rèn)知功能障礙腦電信號(hào)分析49-54
• 5.4.1 糖尿病腦電信號(hào)的耦合強(qiáng)度分析50-51
• 5.4.2 認(rèn)知量表的統(tǒng)計(jì)分析51-52
• 5.4.3 耦合強(qiáng)度值的統(tǒng)計(jì)分析52-54
• 5.5 基于耦合特征的自動(dòng)分類54-57
• 5.5.1 壓縮感知分類器54-56
• 5.5.2 壓縮感知分類結(jié)果56-57
• 5.5.3 SVM分類及結(jié)果57
• 5.6 本章小結(jié)57-59
• 結(jié)論59-61
• 參考文獻(xiàn)61-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果69-70
• 致謝70-71
• 作者簡(jiǎn)介71

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本文編號(hào)：1039860