癲癇是大腦神經(jīng)元突發(fā)性異常放電,導(dǎo)致短暫的大腦功能障礙的一種慢性疾病和綜合癥,給患者帶來極大的痛苦,也極大地限制了患者的生活內(nèi)容及質(zhì)量。若能提前預(yù)報癲癇發(fā)作,則可以幫助醫(yī)護人員及患者親屬對患者施行有效的預(yù)防保護。此外,對癲癇發(fā)作預(yù)測的研究,也有助于對癲癇發(fā)病機制及癲癇診治技術(shù)的深入探索。因此有許多學(xué)者都投身于癲癇發(fā)作預(yù)測的研究事業(yè)。癲癇的致病因素非常復(fù)雜,發(fā)作機理至今也不能徹底闡釋。因此,癲癇預(yù)測算法在取得進展的同時,也存在許多問題。例如,在癲癇發(fā)作前累積能量曲線并沒有出現(xiàn)明顯的變化；在長程腦電圖觀測下,關(guān)聯(lián)維數(shù)下降與預(yù)測時長的關(guān)系在發(fā)作間期與發(fā)作前期并不存在顯著差異；李亞普諾夫指數(shù)算法只在極低噪聲下具備預(yù)測能力,而采集腦電信號時存在很大噪聲,令其可靠程度大大降低。棘波是最基本的陣發(fā)性異常腦電活動,在臨床EEG檢查中,最重要的是識別EEG中是否出現(xiàn)棘波和尖波。對癲癇腦電數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),癲癇發(fā)作前棘波、多棘波、棘慢復(fù)合波等特征波會增加。在此基礎(chǔ)上本文分析了癲癇發(fā)作前期腦電活動中棘波頻次的變化規(guī)律,提出了一種新的基于腦電棘波頻次的癲癇預(yù)測算法。并將本文方法與三種經(jīng)典的預(yù)測算法做了對比。該方法... 

【文章來源】：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

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號說明
第一章 緒論
    1.1 癲癇的發(fā)病機制
    1.2 癲癇發(fā)作預(yù)測的背景和意義
    1.3 癲癇發(fā)作預(yù)測的歷史
    1.4 癲癇發(fā)作預(yù)測的方法
    1.5 癲癇發(fā)作預(yù)測的一般流程
    1.6 本文的主要工作和結(jié)構(gòu)安排
第二章 形態(tài)學(xué)濾波器
    2.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)簡介
    2.2 形態(tài)學(xué)的基本運算
        2.2.1 腐蝕運算
        2.2.2 膨脹運算
        2.2.3 腐蝕和膨脹運算的代數(shù)性質(zhì)
        2.2.4 開運算和閉運算
        2.2.5 開運算和閉運算的代數(shù)性質(zhì)
    2.3 形態(tài)學(xué)的復(fù)合運算
第三章 本文方法
    3.1 一維信號形態(tài)學(xué)
        3.1.1 灰值形態(tài)學(xué)
        3.1.2 一維信號形態(tài)學(xué)
        3.1.3 結(jié)構(gòu)元素
    3.2 棘波檢測
        3.2.1 棘波檢測概述
        3.2.2 基于形態(tài)學(xué)濾波器的棘波檢測方法
    3.3 癲癇發(fā)作預(yù)測算法
        3.3.0 癲癇發(fā)作預(yù)測算法概述
        3.3.1 腦電數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.2 計算平滑棘波頻次SR_m
第四章 實驗結(jié)果
    4.1 數(shù)據(jù)來源
    4.2 癲癇預(yù)測的統(tǒng)計特征
    4.3 實驗結(jié)果
        4.3.1 棘波檢測實驗結(jié)果
        4.3.2 棘波個數(shù)統(tǒng)計結(jié)果
        4.3.3 發(fā)作預(yù)測實驗結(jié)果
    4.4 結(jié)果分析
第五章 三種典型的癲癇預(yù)測方法
    5.1 累積能量增量法
        5.1.1 算法介紹
        5.1.2 實驗結(jié)果
    5.2 動力學(xué)相似指數(shù)法
        5.2.1 相位空間重構(gòu)
        5.2.2 動力學(xué)相似指數(shù)
        5.2.3 實驗結(jié)果
    5.3 基于小波變換的相位同步法
        5.3.1 腦電信號預(yù)處理
        5.3.2 計算相位同步化
        5.3.3 實驗結(jié)果
    5.4 四種方法的比較
        5.4.1 本文方法與三種方法的比較
        5.4.2 本文方法與小波法的比較
        5.4.3 結(jié)論
全文總結(jié)和展望
參考文獻
致謝
附錄：本人碩士研究生期間發(fā)表論文和參與項目
學(xué)位論文評閱及答辯情況表


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于腦電棘波頻次的癲癇發(fā)作預(yù)測算法[J]. 李淑芳,周衛(wèi)東,袁琦,蔡冬梅.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2011(06)
[2]腦電信號的分形截距特征分析及在癲癇檢測中的應(yīng)用[J]. 王玉,周衛(wèi)東,李淑芳,袁琦,耿淑娟.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2011(04)
[3]數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在地震信號處理中的應(yīng)用研究[J]. 陳輝,郭科,胡英.  地球物理學(xué)進展. 2009(06)
[4]癲癇預(yù)測面臨問題的分析與展望[J]. 杜一鳴,王耘,黃光.  醫(yī)學(xué)與哲學(xué)(臨床決策論壇版). 2008(09)
[5]一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的癲癇棘波檢測方法[J]. 朱勇,初孟,邱天爽,鮑海平.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2008(02)
[6]基于形態(tài)學(xué)濾波器的棘波提取技術(shù)[J]. 王晶,徐光華,張四聰,朱君明.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2007(01)
[7]基于小波變換與形態(tài)學(xué)運算的ECG自適應(yīng)濾波算法[J]. 季虎,孫即祥,毛玲.  信號處理. 2006(03)
[8]基于小波變換并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的癲癇發(fā)作預(yù)報[J]. 林相波,邱天爽,李小兵,王靜.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2005(05)
[9]癲癇發(fā)作預(yù)測研究的新進展[J]. 賈文艷,高上凱,高小榕.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2004(02)

碩士論文
[1]癲癇腦電信號識別算法及其應(yīng)用[D]. 趙建林.山東大學(xué) 2010
[2]基于置換群的形態(tài)學(xué)圖像處理的研究[D]. 邵永波.太原科技大學(xué) 2009
[3]圖像分割技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 董明.長春理工大學(xué) 2009
[4]視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標跟蹤算法的研究[D]. 鄭金榮.江南大學(xué) 2009
[5]實時視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標檢測與異常行為識別[D]. 王振俠.西安電子科技大學(xué) 2009
[6]基于形態(tài)運算與幀間信息的序列圖像的分割[D]. 段華.哈爾濱工程大學(xué) 2008
[7]數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)及其在地震信號處理中的應(yīng)用[D]. 胡英.成都理工大學(xué) 2005



本文編號：3203061