嚴(yán)重意識(shí)障礙狀態(tài)在意識(shí)水平上可分為最小意識(shí)狀態(tài)（minimally conscious state,MCS）和植物狀態(tài)（vegetative state,VS）。這類患者需要長(zhǎng)期治療與陪護(hù),給患者家庭帶來沉重的經(jīng)濟(jì)和心理負(fù)擔(dān)。我國(guó)現(xiàn)階段嚴(yán)重意識(shí)障礙患者的數(shù)量由于交通事故的頻發(fā)、腦中風(fēng)等疾病發(fā)病率的增長(zhǎng)和急救醫(yī)療技術(shù)的提高逐年增加,已成為一個(gè)亟待解決的社會(huì)問題。臨床上,如何對(duì)意識(shí)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估、如何實(shí)施有效促醒等已成為醫(yī)學(xué)界急需探索的難題。目前,行為學(xué)量表是臨床常用的意識(shí)狀態(tài)評(píng)估方法,但受到操作者經(jīng)驗(yàn)限制,有一定的誤診率與主觀性,因此,探索有效的意識(shí)狀態(tài)評(píng)估方法和有效促醒手段具有重要的意義。腦電信號(hào)（Electroencephalogram,EEG）因其具有無創(chuàng)無痛、時(shí)間分辨率高、信號(hào)易獲取、可床邊檢測(cè)、成本較低等優(yōu)點(diǎn),可以客觀準(zhǔn)確地反映患者腦部動(dòng)態(tài)信息,逐漸被用作臨床檢查的輔助手段。目前,腦電信號(hào)常結(jié)合非線性動(dòng)力學(xué)、腦效應(yīng)網(wǎng)絡(luò)等方法研究大腦工作機(jī)制。腦效應(yīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種有向神經(jīng)連接網(wǎng)絡(luò),可以反映大腦網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)間因果關(guān)系和信息流向。同時(shí),相關(guān)文獻(xiàn)表明,音樂刺激有利于嚴(yán)重意識(shí)障礙患者的康復(fù)。... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

（a）實(shí)際大腦模型中電極排列（b）球狀大腦模型中電極排列（4）腦電信號(hào)采集過程

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文信號(hào)作為示例進(jìn)行預(yù)處理步驟說明。其中，將基線定義為音樂刺激前的均值。去工頻中利用 MATLAB 工具去除所采集的數(shù)據(jù)中的 50Hz、100Hz、150Hz 行帶通濾波，濾波范圍設(shè)置為：0.5Hz-80Hz。市電電壓的頻率為 50Hz形式，對(duì)電氣和電子設(shè)備的使用造成影響，進(jìn)而導(dǎo)致設(shè)備不能正常運(yùn)。圖 3.4 是去除工頻前后的數(shù)據(jù)示意圖。

圖 3.5（a）原始腦電信號(hào) （b）去除基線后的腦電信號(hào)3.2.3 去除眼電偽跡由于嚴(yán)重意識(shí)障礙患者無法控制自身眼球的轉(zhuǎn)動(dòng)，采集到的腦電信號(hào)中存在眼電偽跡噪聲的可能性遠(yuǎn)大于其他噪聲，因此，本文應(yīng)用基于獨(dú)立分量分析的盲源分離法進(jìn)行眼電偽跡去除�；A(chǔ)的 ICA 是指從眾多源信號(hào)線性混合組成的信號(hào)中分離出源信號(hào)的技術(shù)，它是伴隨盲信源而發(fā)展起來的，故又稱盲分離。與傳統(tǒng)的濾波方法和累加平均的方法相比，ICA 在消除噪聲的同時(shí)，對(duì)其他信號(hào)的細(xì)節(jié)幾乎沒有破壞，且去噪性能強(qiáng)。下面是 ICA 的數(shù)學(xué)模型： 無噪聲的盲源分離問題：設(shè)有 N 個(gè)未知的源信號(hào) (t)iS ， i 1,...,N，組成一個(gè)列向量 (t) [ (t),..., (t)]Ti NS S S，其中 是離散時(shí)刻，值為 0,1,2,... 。設(shè) A 是一個(gè) M N維矩陣，通常稱為混合矩陣。設(shè)(t) [ (t),..., (t)]Ti MX X X是由 M 個(gè)可查看信號(hào) (t)iX ，i 1,...,M組成的列向量，滿足以下方程：X (t) AS(t)M N（3.1）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化的癲癇患者大腦狀態(tài)研究[J]. 何艷,于云莉,楊帆.  中國(guó)醫(yī)療設(shè)備. 2016(09)
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碩士論文
[1]基于結(jié)構(gòu)腦連接組方法對(duì)大腦正常老化的研究[D]. 徐小亭.北京工業(yè)大學(xué) 2015
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本文編號(hào)：3497504