發(fā)布時間：2017-08-26 11:50

  本文關鍵詞：基于聯(lián)合通道信息的癔癥盲腦電特征研究

  更多相關文章： 癔癥盲腦電 聯(lián)合通道信息 峭度特征 腦功能異常區(qū) 對比

【摘要】：本文所研究的癔癥盲屬于癔癥疾病多種臨床表現(xiàn)中的一種。目前對癔癥的臨床診斷仍很大程度上依靠主觀判斷,缺乏癔癥與大腦間的功能關聯(lián)分析和相關的客觀數(shù)據(jù)支持,更少有癔癥腦電信號的特征研究。而已有的癔癥診斷研究成本過高,也給患者造成很大的經(jīng)濟負擔。因此對癔癥腦電信號特征的合理研究不僅可為癔癥與神經(jīng)機制間的聯(lián)系和相互作用提供科學的解釋,還可改善對患者的診斷和管理,有利于患者的治療和恢復,也能很大程度上減輕其經(jīng)濟負擔。本文總結了癔癥的研究背景和進展,分析了癔癥盲腦電信號的時域特點。根據(jù)大腦兩側對稱部位腦功能相同、相鄰電極采集的腦電信號相似的特點,采用了一種新方法對癔癥盲腦電信號提取特征。該方法在腦電聯(lián)合通道信息的基礎上,使用滑動窗式FastICA算法分別處理正常腦電聯(lián)合信號和癔癥盲腦電聯(lián)合信號,并分別計算兩種腦電聯(lián)合信號經(jīng)過處理后得到的新信號的峭度特征值。根據(jù)特征值的分析結果定位得到患者發(fā)病時的腦功能紊亂區(qū)位于O1和02電極所在的枕區(qū),并進一步發(fā)現(xiàn)新的腦功能異常區(qū)域位于C3、C4、P3和P4所在的頂葉區(qū)。將峭度特征結果和臨床腦功能理論相結合,分析了本文所研究的癔癥盲和其相應的腦功能間的關聯(lián),為該特定病癥的腦功能機理給出合理科學的解釋。作為對比特征,計算了癔癥盲腦電和正常腦電信號的功率譜密度特征和近似熵特征。O1、O2、P3P4的癔癥腦電功率值分別高達1385、1164.5、920.20和726.09,但C3和C4沒有明顯異常。O1和02的正常近似熵分布范圍分別是[0.731,0.881]和[0.674,0.827],癔癥近似熵分布范圍分別是[0.479,0.603]和[0.450,0.573],癔癥近似熵表現(xiàn)出了明顯抑制,但P3、P4、C3和C4沒有體現(xiàn)癔癥的特異性。結果對比說明了峭度特征的正確性和有效性。作為聯(lián)合方式對比,計算了交叉聯(lián)合通道的癔癥盲腦電特征,其特征結果不能明顯區(qū)分癔癥和正常兩種腦電。本文的研究為分析癔癥性盲與腦功能間的聯(lián)系提供了一個新的思路,所得的峭度特征結果與腦功能理論相符,也與該特定病癥的臨床診斷一致,證明了本文方法能正確有效地提取出癔癥盲腦電信號的特征。
【關鍵詞】：癔癥盲腦電 聯(lián)合通道信息 峭度特征 腦功能異常區(qū) 對比
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R749.73
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-12
• 1.1 論文研究背景與研究意義9
• 1.2 論文研究思路及方法9-11
• 1.3 論文結構安排11-12
• 第二章 癔癥簡介及其相關研究12-17
• 2.1 癔癥簡介12-13
• 2.2 癔癥的相關研究13-15
• 2.2.1 癔癥的早期研究13
• 2.2.2 癔癥的現(xiàn)代研究13-15
• 2.3 癔癥盲的臨床研究15-16
• 2.3.1 癔癥盲的臨床特點15
• 2.3.2 癔癥盲的相關研究15-16
• 2.4 小結16-17
• 第三章 研究方法和理論17-25
• 3.1 獨立分量分析算法17-18
• 3.2 ICA算法的發(fā)展18-19
• 3.3 FastICA算法19-20
• 3.4 滑動窗式FastICA20
• 3.5 ICA算法在生物醫(yī)學信號上的應用20-23
• 3.5.1 ICA算法在心電信號中的應用21
• 3.5.2 ICA算法在fMRI中的應用21-22
• 3.5.3 ICA算法在腦電信號中的應用22-23
• 3.6 峭度特征介紹23-24
• 3.6.1 峭度定義23-24
• 3.6.2 峭度相關應用24
• 3.7 小結24-25
• 第四章 峭度特征提取及分析25-34
• 4.1 研究信號說明25
• 4.2 癔癥盲腦電信號時域特征25-27
• 4.2.1 時域特征對比25-27
• 4.2.2 異常腦區(qū)的初步判斷27
• 4.3 腦電峭度特征提取27-31
• 4.3.1 通道聯(lián)合方式27-28
• 4.3.2 特征提取相關參數(shù)28-29
• 4.3.3 相鄰通道聯(lián)合特征值29-30
• 4.3.4 對稱通道聯(lián)合特征值30-31
• 4.4 腦功能異常區(qū)定位及驗證31-33
• 4.4.1 腦功能異常區(qū)的定位結果31
• 4.4.2 腦功能理論分析與驗證31-33
• 4.5 小結33-34
• 第五章 對比特征研究34-43
• 5.1 功率譜密度特征對比34-36
• 5.1.1 功率譜密度34
• 5.1.2 功率譜密度特征提取34-36
• 5.1.3 功率譜密度特征與峭度特征對比36
• 5.2 近似熵特征對比36-40
• 5.2.1 近似熵36-37
• 5.2.2 近似熵特征提取37-39
• 5.2.3 近似熵與峭度特征對比39-40
• 5.3 通道聯(lián)合方式對比40-41
• 5.3.1 交叉通道聯(lián)合特征40-41
• 5.3.2 交叉聯(lián)合與對稱聯(lián)合、相鄰聯(lián)合方式對比41
• 5.4 研究方法的對比評價41-42
• 5.5 小結42-43
• 第六章 總結與展望43-45
• 6.1 研究總結43-44
• 6.2 展望44-45
• 參考文獻45-48
• 在學期間研究成果48-49
• 致謝49

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 袁晶;劉飛虎;杜向農(nóng);孫麗莎;張海濤;師建國;;量子共振檢測在癔癥診斷中的應用初步分析[J];精神醫(yī)學雜志;2012年02期

2 張新軍,沈民奮;基于獨立分量法的多導誘發(fā)腦電的單次提取[J];汕頭大學學報(自然科學版);2003年01期

3 張輝,鄭崇勛;基于擴展Informax算法的腦電信號偽差分離研究[J];西安交通大學學報;2002年10期

4 闞月明;癔癥病人腦電圖與腦地形圖對比分析[J];廠礦醫(yī)藥衛(wèi)生;1999年02期

5 劉洋;邱天爽;畢曉輝;;基于獨立分量分析和遺傳算法的誘發(fā)電位提取新方法[J];中國生物醫(yī)學工程學報;2007年03期

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本文編號：741362