本文關(guān)鍵詞：基于希爾伯特黃變換和源定位的精神分裂癥MEG分析與識(shí)別研究　出處：《南京郵電大學(xué)》2016年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：精神分裂癥是一種精神病性精神障礙,它能改變患者的知覺(jué)和思維過(guò)程。研究發(fā)現(xiàn)精神分裂癥可以通過(guò)靜息狀態(tài)大腦活動(dòng)的機(jī)能異常反映出來(lái),而隨著腦電/磁信號(hào)在大腦活動(dòng)狀態(tài)研究以及神經(jīng)疾病輔助分析方面應(yīng)用的日漸推廣,以及腦磁相比腦電更為突出的優(yōu)勢(shì),利用腦磁信號(hào)對(duì)精神分裂癥靜息狀態(tài)的大腦活動(dòng)進(jìn)行分析,有助于更進(jìn)一步地了解精神分裂癥的本質(zhì)。為了對(duì)正常人和精神分裂癥患者進(jìn)行有效區(qū)分,從而清楚地了解兩者大腦活動(dòng)的差異。論文基于靜息狀態(tài)的腦磁信號(hào),分別從特征提取、分類(lèi)和源定位角度來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目的。首先,論文對(duì)腦磁信號(hào)的相關(guān)研究方法進(jìn)行了介紹,重點(diǎn)介紹了特征提取、分類(lèi)以及源定位相關(guān)的各種算法,分析并比較了算法各自的特征以及優(yōu)劣勢(shì)。其次,論文提出了一種基于改進(jìn)希爾伯特-黃變換和遺傳算法優(yōu)化的支持向量機(jī)的特征提取及分類(lèi)方法,提取希爾伯特加權(quán)頻率作為特征,利用經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后的支持向量機(jī)進(jìn)行分類(lèi),通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析得到分類(lèi)精確度為95%,而上述特征經(jīng)過(guò)K近鄰分類(lèi)器獲得的分類(lèi)精確度則為78.33%,說(shuō)明了該方法能夠有效區(qū)分正常人和精神分裂癥患者。最后,論文還介紹了一種基于標(biāo)準(zhǔn)低分辨率電磁斷層成像的源定位方法,結(jié)合重疊球頭模型和電流偶極源模型,對(duì)4~8Hz,8~13Hz,14~30Hz和30~50Hz等四個(gè)節(jié)律的腦磁信號(hào),利用標(biāo)準(zhǔn)低分辨率電磁斷層成像初步定位明顯的源活動(dòng),再綜合分析交叉相關(guān)系數(shù)和偏相干系數(shù)的結(jié)果來(lái)進(jìn)一步定位,根據(jù)定位所得結(jié)果比較正常人和患者大腦皮層源時(shí)間序列的分布情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,精神分裂癥對(duì)大腦額葉(特別是4~13Hz頻率段)和枕葉區(qū)域的影響比正常人大,該源定位方法適用于鑒別精神分裂癥。
【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】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：R749.3

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本文編號(hào)：1316168