本文選題：運動功能障礙 + 腦電信號��； 參考：《杭州電子科技大學》2017年碩士論文

【摘要】：運動功能障礙是多種腦損傷疾病的重要表現(xiàn),如癲癇疾病、腦卒中等。對患者運動功能的檢測與評估是進行疾病診斷和康復治療的重要方法。同時,腦電信號(Electroencephalogram,EEG)是直接反映大腦活動情況的電生理表現(xiàn)形式。通過對EEG的分析,可以發(fā)現(xiàn)大量的生理、病理信息。本文希望通過對EEG的分析處理,對腦受損疾病患者的運動功能障礙進行評估。而對EEG的有效處理分析是一項復雜的工程。本文選取具有運動功能障礙表現(xiàn)的典型疾病—癲癇患者作為本課題研究的實驗對象,主要通過利用EEG分析方法對患者的癲癇特征進行提取與識別。本文著重研究EEG分析處理算法,其中包括:EEG的消噪方法、特征提取方法以及模式分類識別算法。主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點包括以下幾個方面:(1)提出一種基于降噪源分離的EEG消噪方法。降噪源分離是盲源分離中一種新方法,可以根據(jù)待處理信號的特點具有針對性地設(shè)計合適的降噪函數(shù),進行源分離處理而獲得源信號。本文首先設(shè)計仿真實驗,選擇適合癲癇患者EEG的降噪函數(shù),再根據(jù)該降噪函數(shù)進行源分離處理和消噪處理。通過仿真實驗與實際EEG處理結(jié)果表明,降噪源分離的EEG消噪算法的消噪效果優(yōu)于基于獨立成分分析的盲源分離算法的消噪效果。(2)提出一種基于多種熵融合的EEG特征提取方法。由于單一的一種熵值只能表達信號某一方面的復雜度,往往缺少對信號的整體度量。為了對EEG從多個角度實現(xiàn)更加全面的信息表達,提出一種基于多種不同物理意義的熵融合的EEG特征提取方法,提高了EEG特征的完整表達能力。這一創(chuàng)新性方法已經(jīng)在Neural ComputingApplications(SCI源刊)發(fā)表。研究工作首先分析四種不同測量方法的熵在EEG中的物理意義及表現(xiàn),然后通過實驗分析多種熵融合對EEG分類效果的提升。(3)提出一種基于極限學習機的集成分類器設(shè)計。極限學習機是一種較為新型的分類器,是近年來EEG分類器設(shè)計的研究熱點之一。本文針對常規(guī)極限學習機泛化能力差、分類結(jié)果不穩(wěn)定的缺陷,利用集成分類的思想,根據(jù)Bagging和Adaboost兩種集成方法,將多個極限學習機集成為一個強分類器。實驗分析證實,本文所設(shè)計的分類器在取得較好的分類結(jié)果的同時,也改善了極限學習機分類結(jié)果的穩(wěn)定性。
[Abstract]:Motor dysfunction is an important manifestation of many brain injury diseases, such as epilepsy, stroke and so on. The detection and evaluation of patients' motor function is an important method for disease diagnosis and rehabilitation. At the same time, electroencephalogram (EGG) is a direct electrophysiological expression of brain activity. Through the analysis of EEG, we can find a lot of physiological and pathological information. The purpose of this study is to evaluate motor dysfunction in patients with brain damage by analyzing and treating EEG. The effective processing and analysis of EEG is a complex project. In this paper, a typical disease with motor dysfunction, epileptic patients, was selected as the experimental object of this study, mainly by using EEG analysis method to extract and identify the epileptic characteristics of the patients. This paper focuses on the analysis and processing algorithm of EEG, including the denoising method of EEG, the feature extraction method and the pattern classification recognition algorithm. The main research contents and innovations include the following aspects: 1) A EEG denoising method based on de-noising source separation is proposed. Noise reduction source separation is a new method in blind source separation. According to the characteristics of the signal to be processed, a suitable denoising function can be designed and the source signal can be obtained by source separation processing. In this paper, a simulation experiment is designed to select the noise reduction function suitable for epileptic patients with EEG, and then the source separation and denoising processing are carried out according to the noise reduction function. The results of simulation and EEG processing show that the de-noising effect of EEG denoising algorithm based on de-noising source separation is better than that of blind source separation algorithm based on independent component analysis. (2) A EEG feature extraction method based on multi-entropy fusion is proposed. Because a single entropy value can only express the complexity of a certain aspect of the signal, it often lacks the global measurement of the signal. In order to realize more comprehensive information expression of EEG from many aspects, a EEG feature extraction method based on entropy fusion of different physical meanings is proposed, which improves the complete expression ability of EEG features. This innovative approach has been published in Neural ComputingApplications(SCI Source. In this paper, the physical meaning and performance of entropy of four different measurement methods in EEG are analyzed firstly, and then a design of integrated classifier based on limit learning machine is proposed. Extreme learning machine (LLM) is a new type of classifier, which is one of the hotspots in the design of EEG classifier in recent years. Aiming at the shortcomings of poor generalization ability and unstable classification results of conventional LLMs, this paper integrates multiple LLMs into a strong classifier by using the idea of integrated classification and according to the two integration methods of Bagging and Adaboost. The experimental results show that the classifier designed in this paper not only achieves good classification results, but also improves the stability of the classification results of the extreme learning machine.
【學位授予單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R318;TN911.7

【參考文獻】

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本文編號：1857076