發(fā)布時(shí)間：2021-02-19 01:36

　　癲癇是一種由大量大腦神經(jīng)元突發(fā)同步放電而引發(fā)的腦功能絮亂綜合癥。據(jù)統(tǒng)計(jì),全球癲癇患者數(shù)量超過(guò)了5000萬(wàn)人,癲癇的反復(fù)發(fā)作嚴(yán)重威脅著患者的身心健康。若能夠提前預(yù)測(cè)癲癇發(fā)作時(shí)間,不僅有利于對(duì)患者采取預(yù)防保護(hù)措施,也有助于對(duì)癲癇的發(fā)病機(jī)理及癲癇的診斷和治療進(jìn)行深入探索。因而,目前國(guó)內(nèi)外有眾多學(xué)者都致力于癲癇預(yù)測(cè)的研究工作。棘波是癲癇樣放電最具特征性的表現(xiàn)之一。在腦電圖（electroencephalogram, EEG）中,它是一種明顯區(qū)別于背景的,突發(fā)性的波形變化,其波幅大小各異,棘波的出現(xiàn)說(shuō)明腦部有刺激性病灶,因此在臨床癲癇檢查中,最重要的是觀察腦電圖中是否存在棘波。自回歸（AutoRegressive, AR）模型是一種線性預(yù)測(cè)方法,可以很好的應(yīng)用到腦電信號(hào)的分析處理中,假設(shè)腦電信號(hào)可以由線性濾波器描述其產(chǎn)生過(guò)程并可以用AR過(guò)程進(jìn)行逼近,通過(guò)選取合適的階次和參數(shù)就可以使AR過(guò)程盡可能逼近腦電信號(hào)。因此,本文在分析了四個(gè)不同腦電時(shí)期信號(hào)中棘波頻次和AR參數(shù)變化規(guī)律的基礎(chǔ)上,提出了一種以腦電棘波頻次和AR參數(shù)為特征的癲癇預(yù)測(cè)算法。對(duì)于大多數(shù)線性分類算法,可以得到測(cè)試樣本分類后的標(biāo)簽,但不... 

【文章來(lái)源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)說(shuō)明
第一章 緒論
    1.1 癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)的研究背景和意義
    1.2 腦電圖
    1.3 長(zhǎng)程腦電圖監(jiān)測(cè)
    1.4 腦電信號(hào)處理方法
    1.5 癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀
    1.6 癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)的一般流程
    1.7 本文的主要工作和章節(jié)安排
第二章 腦電特征分析
    2.1 AR參數(shù)
        2.1.1 經(jīng)典譜估計(jì)算法
        2.1.2 譜估計(jì)的參數(shù)模型方法
        2.1.3 AR參數(shù)模型的正則方程
        2.1.4 不同腦電時(shí)期AR參數(shù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    2.2 棘波頻次
        2.2.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波
        2.2.2 基于形態(tài)學(xué)濾波的棘波檢測(cè)方法
        2.2.3 棘波檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        2.2.4 不同腦電時(shí)期棘波頻次變化情況
    2.3 本章小結(jié)
第三章 分類器與后處理
    3.1 分類器
        3.1.1 線性判別分析
        3.1.2 Fisher線性判別分析
        3.1.3 貝葉斯線性判別分析
    3.2 后處理
    3.3 本章小結(jié)
第四章 本文方法和結(jié)果
    4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        4.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
        4.1.2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)
    4.2 本文癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)算法
        4.2.1 本文算法流程
        4.2.2 腦電數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.2.3 提取腦電信號(hào)特征
        4.2.4 分類和后處理
    4.3 本文算法預(yù)測(cè)結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
第五章 兩種典型的癲癇預(yù)測(cè)方法
    5.1 累積能量增量法
        5.1.1 算法介紹
        5.1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.2 基于小波變換的相位同步法
        5.2.1 腦電信號(hào)預(yù)處理
        5.2.2 計(jì)算相位同步化
        5.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.3 三種癲癇預(yù)測(cè)方法的比較
        5.3.1 三種方法的比較
        5.3.2 本文方法與相位同步法的比較
    5.4 結(jié)論
    5.5 本章小結(jié)
總結(jié)和展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文和參與項(xiàng)目
附件


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于腦電棘波頻次的癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)算法[J]. 李淑芳,周衛(wèi)東,袁琦,蔡冬梅.  中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào). 2011(06)
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碩士論文
[1]基于腦電棘波頻次的癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)算法[D]. 李淑芳.山東大學(xué) 2012
[2]癲癇腦電信號(hào)識(shí)別算法及其應(yīng)用[D]. 趙建林.山東大學(xué) 2010
[3]基于多路腦電分析的癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)算法初步研究[D]. 王蕾.第四軍醫(yī)大學(xué) 2008
[4]基于AR模型的腦電信號(hào)特征提取與識(shí)別[D]. 鄒清.中南大學(xué) 2008
[5]平穩(wěn)AR模型階數(shù)的貝葉斯因子判據(jù)[D]. 彭家龍.華中科技大學(xué) 2007
[6]數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在信號(hào)處理方面的應(yīng)用研究[D]. 劉姝.大連理工大學(xué) 2006
[7]數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在語(yǔ)音增強(qiáng)中的應(yīng)用[D]. 武睿.河北工業(yè)大學(xué) 2004
[8]癲癇腦電信息的非線性分析[D]. 許敏光.第四軍醫(yī)大學(xué) 2002



本文編號(hào)：3040400