本文選題：阿爾茲海默癥　切入點：腦電信號分析　出處：《天津大學》2016年碩士論文

【摘要】：阿爾茲海默癥(Alzheimer’s disease,AD)是一種神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病,起病隱匿,進程緩慢但不可逆,其臨床診斷非常困難,利用腦電圖(EEG)對AD進行早期診斷和評估已成為當前的研究熱點。本文利用加權(quán)排序熵(WPE)和多變量多尺度加權(quán)排序熵(MMSWPE)來量化AD的腦電信號復(fù)雜度,并實現(xiàn)AD腦電分析與評估系統(tǒng)。為了更準確地量化AD病人有噪聲干擾的腦電信號復(fù)雜度,利用WPE分析了14例重度AD病人及14例同齡健康正常人的16導(dǎo)腦電數(shù)據(jù)。通過神經(jīng)元集群模型產(chǎn)生的仿真數(shù)據(jù)和腦電數(shù)據(jù),證實了WPE相較排序熵(PE)的優(yōu)勢。模型仿真結(jié)果表明WPE對噪聲更敏感。腦電分析結(jié)果表明:盡管與正常人相比,AD病人的腦電信號的平均PE值和平均WPE值在各個腦電子頻帶均有下降,特別是在θ頻帶,但是WPE能夠在各個頻帶發(fā)現(xiàn)更多復(fù)雜度顯著性降低的導(dǎo)聯(lián)。為了更準確地量化AD病人多導(dǎo)的腦電信號復(fù)雜度,提出了MMSWPE算法。通過洛倫茲系統(tǒng)模型及有色噪聲驗證了該方法的有效性。腦電數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明:與正常人相比,病人在θ和α頻帶的顳葉區(qū)、頂枕區(qū),以及θ、α和β頻帶的右前額到左頂枕區(qū)域的復(fù)雜度顯著性降低,上述結(jié)果反映了AD病人的腦功能失常。AD的腦電分析與評估系統(tǒng)基于MATLAB GUI平臺設(shè)計并實現(xiàn),能夠?qū)崿F(xiàn)腦電數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、圖像顯示、數(shù)據(jù)分析和文件存儲等功能。其中,數(shù)據(jù)分析包含濾波等預(yù)處理功能,PE等復(fù)雜度分析功能,及可視圖等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)功能。該系統(tǒng)的實現(xiàn)為解決國內(nèi)缺乏針對于輔助評估AD等退行性精神疾病的軟件平臺的問題提供途徑,為醫(yī)學工作者提供了一種直觀、便捷、可量化的輔助分析手段。
[Abstract]:Alzheimer's disease (Alzheimer 's disease, AD) is a neurodegenerative disease, insidious onset, slow but irreversible, the clinical diagnosis is very difficult, using electroencephalogram (EEG) for early diagnosis and evaluation of AD has become a research hotspot. This paper uses entropy weighted ranking (WPE) and multi scale variable weighted sorting entropy (MMSWPE) EEG signals to quantify the complexity of AD and realize AD EEG analysis and evaluation system. In order to accurately quantify AD patients with EEG signal noise complexity was analyzed by WPE. 16 channel EEG data of 14 cases of severe AD patients and 14 cases of healthy normal people. Produced by neurons cluster model simulation data and EEG data confirmed that WPE (PE) compared with the sort entropy advantage. The simulation results show that WPE model is more sensitive to noise. EEG analysis shows that compared with normal subjects, AD patients The average PE of the EEG signal value and the average WPE value decreased in all brain electronic band were especially in the theta band, but WPE can find more complexity significantly reduced the lead in each frequency band of EEG signals. In order to more accurately quantify AD patients by the complexity of MMSWPE algorithm is proposed by. Lorenz colored noise system model and verify the effectiveness of the method. The EEG data analysis results show that: compared with normal people, patients in the theta and alpha frequency band of temporal lobe, occipital region, and theta, alpha and beta bands right forehead to the left parietal occipital region significantly reduced the complexity. The results reflect the brain function disorder of.AD patients with AD EEG analysis and evaluation system design and Implementation Based on MATLAB GUI platform, to achieve the introduction of the EEG data analysis and image display, data file storage and other functions. The data analysis included filtering etc. The pretreatment function, complexity analysis function of PE, and the visual complex network function. The realization of the system in order to solve the lack of domestic needle method for auxiliary evaluation AD degenerative mental illness of the software platform for medical workers, provides an intuitive, convenient, auxiliary quantitative analysis methods.

【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R749.16;TP391.41

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本文編號：1663294