【摘要】：人腦是復(fù)雜的非線性系統(tǒng),利用腦電探索人腦的復(fù)雜活動機制已在生物醫(yī)學(xué)、認(rèn)知研究領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用并取得重要進(jìn)展。研究發(fā)現(xiàn)正常及異常狀態(tài)下人腦均呈現(xiàn)出復(fù)雜的活動模式,并以時域、空域及空時域的特定運動形式體現(xiàn)在腦電的信息表征上。隨著社會發(fā)展、競爭壓力加大、情感危機頻發(fā),人類疾病譜已發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變,精神壓力、心理因素導(dǎo)致的疾病已成為影響人類健康的主要原因。由于人腦在空時域的動態(tài)變化可由相應(yīng)腦電信號以空時域模式反映出來,利用腦電進(jìn)行腦紊亂識別、對其復(fù)雜動態(tài)變化進(jìn)行深入探索已成為業(yè)界的研究熱點。傳統(tǒng)的線性方法及非線性動力學(xué)方法在這些領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮了重要的作用。然而,這些方法應(yīng)用于腦紊亂識別研究中也存有一些局限性,無法對相應(yīng)狀態(tài)大腦的動力學(xué)行為進(jìn)行細(xì)微的刻畫。本文從非線性參量及空域腦網(wǎng)絡(luò)特征入手分別研究癲癇及癔癥盲腦紊亂的弱信號、發(fā)掘隱匿信息,提出了相應(yīng)的分析方法并進(jìn)行了實驗。本研究從以下四個方面進(jìn)行了研究:1、提出了wavelet-entropy算法。利用小波變換多分辨率分析的特點及其處理非平穩(wěn)信號的優(yōu)勢,提出利用變換域的小波系數(shù)進(jìn)行熵算子容限因子設(shè)定的新方法,使得容限因子的確定適應(yīng)于信號特性。并提出利用wavelet-entropy算法進(jìn)行癲癇腦紊亂識別的方法框架。應(yīng)用于腦電數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明方法在癲癇腦紊亂非線性復(fù)雜度的表征上的效果。2、提出了FRFT-chaos算法。針對傳統(tǒng)的單變量最大李氏指數(shù)算子所度量的混沌特征在癲癇腦紊亂多模式判別中準(zhǔn)確率不高的問題,根據(jù)癲癇腦電信號的特點,利用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換對特定暫態(tài)信號的敏感性及其在合適變換階次為信號提供緊支撐特性,將分?jǐn)?shù)階傅里葉變換與混沌算子相結(jié)合,提出利用分?jǐn)?shù)階域混沌算子改進(jìn)癲癇發(fā)作預(yù)測的方法框架。將腦電時間序列重構(gòu)至分?jǐn)?shù)階傅里葉域的拓?fù)湎嗫臻g中,在對應(yīng)的復(fù)數(shù)空間調(diào)整了混沌算子最大李氏指數(shù)的距離及角度計算,完成了最大李氏指數(shù)在分?jǐn)?shù)階域的自適應(yīng)刻畫。實驗表明這種在分?jǐn)?shù)階域的拓?fù)湎嗫臻g混沌建模的方法,實現(xiàn)了對混沌的細(xì)微刻畫,能夠捕捉非線性隱匿信息,提升了癲癇發(fā)作預(yù)測的性能指標(biāo)。3、提出了融合粗粒級關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)特征的復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)分析方法。針對由腦電功能連接網(wǎng)絡(luò)提取的網(wǎng)絡(luò)特征在相關(guān)疾病自動診斷、模式判別中準(zhǔn)確率不高的問題,利用最大相關(guān)最小冗余算法提取關(guān)鍵粗粒網(wǎng)絡(luò)特征,并將其與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)特征融合進(jìn)行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析。將所提出的方法應(yīng)用于癔癥盲腦紊亂的網(wǎng)絡(luò)分析中,取得了更好的識別率。4、提出了綜合相干性模值和相位信息、利用最小生成樹拓?fù)溲芯繌?fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)的方法。采用多模態(tài)的復(fù)合分析方法能夠適應(yīng)腦功能深入分析及功能異常腦網(wǎng)絡(luò)細(xì)微刻畫的需求,彌補單一的功能鏈接網(wǎng)絡(luò)信息表達(dá)上的不足。同時利用最小生成樹輔助研究腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟蕴剿骺沼蚓W(wǎng)絡(luò)隱匿信息,應(yīng)用于癔癥盲的腦網(wǎng)絡(luò)分析,實現(xiàn)了癔癥盲異常功能區(qū)域定位。論文對于提出方法在給出理論基礎(chǔ)、算法框架的基礎(chǔ)上,指出了關(guān)鍵環(huán)節(jié),進(jìn)行了相關(guān)的實驗,依據(jù)統(tǒng)計檢驗及性能量化指標(biāo)對所提出方法進(jìn)行了性能評估。實驗結(jié)果驗證了所提出方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R741.044;TN911.6
【圖文】：

圖 1-1 研究所采用的的技術(shù)路線1.5 研究工作與論文結(jié)構(gòu)安排1.5.1 主要創(chuàng)新工作論文主要創(chuàng)新工作如下：(1) 利用離散小波變換多尺度分解及顯微鏡特性，提出采用小波域的分解系數(shù)進(jìn)行復(fù)雜度熵算子容限因子自適應(yīng)設(shè)定的方法。通過對癲癇異常腦狀態(tài)復(fù)雜度的細(xì)微刻畫，以解決單變量熵算子在度量癲癇發(fā)作檢測準(zhǔn)確率不高的問題。提出了利用 wavelet-entropy 算法進(jìn)行癲癇腦紊亂識別的方法框架。應(yīng)用于腦電數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明方法在癲癇腦紊亂非線性隱匿信息表征上的效果。(2) 將腦電非線性時間序列重構(gòu)至分?jǐn)?shù)階傅里葉域的拓?fù)湎嗫臻g中，研究了其非線性動力學(xué)混沌特征，刻畫了改進(jìn)的最大李氏指數(shù)特征，以對混沌特征獲得更為細(xì)微的刻畫，提出了FRFT-chaos算法。給出了在分?jǐn)?shù)階傅里葉域的拓?fù)湎嗫臻g

ISIWebofKnowledge數(shù)據(jù)庫中以癲癇發(fā)作檢測、預(yù)測為主題的研究文獻(xiàn)統(tǒng)計

- 15 -圖 2-2 EI數(shù)據(jù)庫中以癲癇發(fā)作檢測、預(yù)測為主題的研究文獻(xiàn)統(tǒng)計圖 2-3 利用腦電信號進(jìn)行腦紊亂識別的方法框架癥腦紊亂背景介紹癥是由精神因素作用于易病個體引起的精神障礙，現(xiàn)代精神病學(xué)使障礙和分離性功能障礙對其進(jìn)行分類，分別指由精神、心理因素引變的軀體癥狀或精神癥狀[75]。轉(zhuǎn)換型癔癥發(fā)病與情緒密切相關(guān)，

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本文編號：2743953