本文關(guān)鍵詞：基于振幅-周期二維特征的腦電樣本熵分析

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【摘要】：樣本熵可以有效反映一維時間序列中新模式的生成概率,但缺乏對二維序列復(fù)雜度的表征能力.基于對傳統(tǒng)樣本熵方法的改進,提出一種在振幅-周期二維空間描述波形復(fù)雜度的方法,二維樣本熵反映了波形振動在振幅-周期空間中新模式的生成概率.通過仿真實驗證明了這種方法描述波形復(fù)雜度的有效性,當(dāng)波形的復(fù)雜度特征表現(xiàn)為振幅-周期的交互作用時,二維樣本熵對復(fù)雜度的描述比一維條件下的樣本熵更加有效.基于二維樣本熵對抑郁癥組和對照組的腦電復(fù)雜度進行分析,結(jié)果表明,抑郁癥組在Alpha頻段左側(cè)頂區(qū)和左側(cè)枕區(qū)的二維樣本熵顯著低于對照組,表明在上述頻段和位置,抑郁癥患者腦電中新模式的生成概率顯著低于正常人,這一特征可能成為抑郁癥的潛在生物標(biāo)記.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)北京未來網(wǎng)絡(luò)科技高精尖創(chuàng)新中心;北京工業(yè)大學(xué)國際WIC研究院;磁共振成像腦信息學(xué)北京市重點實驗室;腦信息智慧服務(wù)北京市國際科技合作基地;前橋工業(yè)大學(xué)生命科學(xué)與信息工程系;
【關(guān)鍵詞】： 樣本熵 二維 腦電 抑郁癥
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(批準(zhǔn)號:2014CB744600) 國家國際科技合作專項(批準(zhǔn)號:2013DFA32180) 國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:61420106005,61272345)資助的課題~~
【分類號】：R749.4;O211.61
【正文快照】： 1引言 近似熵(approximate entropy,Ap En)是20世紀(jì)90年代初由Pincus提出的,其物理意義是當(dāng)系統(tǒng)中的模式維數(shù)發(fā)生變化時,時間序列產(chǎn)生出新模式的概率大小,產(chǎn)生出新的模式概率越大,系統(tǒng)復(fù)雜度越大,Ap En值也就會越大[1].為消除Ap En中向量自身比較造成的誤差,Richman等[2]對傳

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10 鄭郭Z，

本文編號：973635