本文關(guān)鍵詞： 腦功能網(wǎng)絡(luò) 腦電 互近似熵 互樣本熵 精神分裂癥　出處：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：精神分裂癥是嚴(yán)重威脅人類健康的精神疾病，其根本原因在于它的發(fā)病機(jī)制至今還不清楚。近年來，腦功能網(wǎng)絡(luò)被視為研究精神分裂癥的有效方法，本文通過構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡(luò)方法研究揭示靜息狀態(tài)下正常人和精神病患者腦網(wǎng)絡(luò)特性、陽性癥狀和陰性癥狀的精神分裂癥患者的復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)特性，得出一些有意義的結(jié)論。 本文基于EEG的互近似熵和互樣本熵來構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡(luò)，首先采集14個(gè)正常受試者的32導(dǎo)腦電及48人精神分裂癥患者的32導(dǎo)腦電，并利用小波包形成特定頻率成分濾波器，對(duì)選取好的數(shù)據(jù)進(jìn)行小波包分解，提取靜息狀態(tài)下14個(gè)正常人和14個(gè)精神分裂癥患者的各導(dǎo)聯(lián)腦電的、、、節(jié)律波并計(jì)算正常人和精神分裂癥患者各節(jié)律波的互近似熵和互樣本熵矩陣(32×32)，計(jì)算正常人和精神分裂癥患者在不同閾值下的網(wǎng)絡(luò)測(cè)度，對(duì)各個(gè)測(cè)度進(jìn)行分析，結(jié)合閾值選取的原則選擇合適閾值構(gòu)建靜息狀態(tài)下正常人和精神分裂癥患者的腦功能網(wǎng)絡(luò)并對(duì)比分析。 同理，對(duì)陽性癥狀和陰性癥狀的精神分裂癥患者的腦功能網(wǎng)絡(luò)特性進(jìn)行分析。對(duì)于上述采集得到的14個(gè)正常受試者的32導(dǎo)腦電及48個(gè)精神分裂癥患者(含陽性癥狀及陰性癥狀)的32導(dǎo)腦電，計(jì)算14個(gè)正常人、14個(gè)陽性癥狀精神分裂癥患者和14個(gè)陰性癥狀精神分裂癥患者的互信息矩陣(32×32)，，并計(jì)算正常人、陽性癥狀及陰性癥狀的精神分裂癥患者在不同閾值下的網(wǎng)絡(luò)測(cè)度，對(duì)各個(gè)測(cè)度進(jìn)行分析，結(jié)合閾值選取的原則選擇合適閾值構(gòu)建正常人、陽性癥狀及陰性癥狀的精神分裂癥患者的腦功能網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行對(duì)比分析。 論文所提出的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法一定程度上能夠刻畫不同的腦功能狀態(tài)，在分析、理解精神分裂癥等精神疾病患者的發(fā)病機(jī)制等方面有可能成為一種新的有效方法。
[Abstract]:Schizophrenia is a serious threat to human health, the underlying cause is that its pathogenesis is still unclear. In recent years, brain functional networks have been regarded as an effective way to study schizophrenia. In this paper, the characteristics of brain network in normal and psychotic patients and the complex brain network characteristics of schizophrenic patients with positive and negative symptoms are revealed by the method of constructing brain functional network, and some meaningful conclusions are drawn. In this paper, we construct a brain functional network based on EEG's cross-approximation entropy and cross-sample entropy. Firstly, we collect the 32-lead EEG of 14 normal subjects and the 32-lead EEG of 48 schizophrenic patients, and use wavelet packets to form a filter with specific frequency components. The selected data is decomposed by wavelet packet, In the resting state, the EEG of 14 normal persons and 14 schizophrenic patients were extracted, the rhythmic waves were calculated, and the cross-approximate entropy and cross-sample entropy matrices of the rhythmic waves were calculated for normal and schizophrenic patients. Network measurements of schizophrenic patients at different thresholds, Each measure was analyzed and the appropriate threshold was selected according to the principle of threshold selection to construct the brain function network of normal and schizophrenic patients in resting state. In the same way, The characteristics of brain function network in schizophrenic patients with positive and negative symptoms were analyzed. The 32 conduction EEG and 48 schizophrenic patients (including positive symptoms and yin) were collected from 14 normal subjects. The 32-lead EEG of sexual symptoms, The mutual information matrix of 14 normal subjects, 14 positive symptomatic schizophrenia patients and 14 negative symptomatic schizophrenia patients were calculated, and the network measurements of normal subjects, positive and negative schizophrenic patients under different thresholds were calculated. According to the principle of threshold selection, the authors analyzed and analyzed the brain function network of schizophrenic patients with normal, positive and negative symptoms. The network construction method proposed in this paper can describe different brain function to a certain extent. It may become a new and effective method in analyzing and understanding the pathogenesis of schizophrenia and other mental diseases.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R749.3

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