本文選題：生物反饋 + 人體對照試驗��； 參考：《中國現(xiàn)代醫(yī)學(xué)雜志》2015年35期

【摘要】：目的借助近似熵(Ap En)和交叉近似熵(Cross-Ap En),研究生物反饋過程中腦電、心電的變化,從而發(fā)現(xiàn)生物反饋對機(jī)體的治療機(jī)制。方法 60例健康受試者納入研究,其中30例為生物反饋實驗組,30例為正常對照組。以肌電生物反饋作為反饋方法,同時記錄腦電和心電的變化,每次生物反饋刺激間隔3 d,作為一個生物反饋階段,總共7個階段。采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行近似熵和交叉近似熵的非線性研究。結(jié)果心電方面,隨著實驗進(jìn)展,心電Ap En增高。腦電方面,腦電Ap En早期無明顯變化,但在最后2次生物反饋階段可見額葉腦電Ap En升高。當(dāng)綜合分析心電和腦電的關(guān)聯(lián)時,每個生物反饋階段的EC值[腦電(EEG)和心電圖(ECG)之間的Cross-Ap En值]均不同程度地升高,在第3和7實驗階段有2個明顯的高值。結(jié)論該實驗觀察生物反饋過程中2種生理學(xué)指標(biāo)的變化,同時通過一種新的數(shù)學(xué)方法進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)生物反饋能夠同時影響心電生理和腦電生理系統(tǒng),使2個系統(tǒng)表現(xiàn)出更加良好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)性和自我組織的整合能力,揭示生物反饋潛在的治療機(jī)制。
[Abstract]:Objective to study the changes of electroencephalogram (EEG) and electrocardiogram (ECG) in the process of biofeedback by means of approximate entropy (AP E n) and cross approximation entropy (Cross-Ap E n), and to find out the therapeutic mechanism of biofeedback. Methods 60 healthy subjects were included in the study, 30 of them were biofeedback experimental group and 30 were normal control group. EMG biofeedback was used as a feedback method. The changes of EEG and ECG were recorded at the same time. The interval of biofeedback stimulation was 3 days. As a biofeedback stage, there were 7 stages. The nonlinearity of approximate entropy and cross approximate entropy are studied. Results in ECG, with the development of experiment, AP E n was increased. In EEG, there was no obvious change of ApEn in the early stage of EEG, but in the last two biofeedback stages, there was an increase in ApEn in frontal lobe. When the correlation between ECG and EEG was analyzed synthetically, the cross-Ap en value between EEG and ECG increased in each biofeedback stage, and there were two significant high values in the 3rd and 7th experimental stages. Conclusion the changes of two physiological indexes in the process of biofeedback were observed, and a new mathematical method was used to study the effects of biofeedback on both electrocardiology and electrophysiologic system. The two systems show better neural network coordination and self-organization integration ability, and reveal the potential therapeutic mechanism of biofeedback.
【作者單位】： 廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第二醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No:81371573) 廣東省科技計劃資助項目(No:2012B031800435)
【分類號】：R33-3

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本文編號：2107699