脑电信号的多尺度排列熵分析

发布时间：2019-03-01 19:50

【摘要】：本文利用多尺度排列熵对正常脑电信号和癫痫脑电信号进行了详细的分析和比较,研究了脑电图信号多尺度排列熵值和年龄的关系以及尺度因子对多尺度排列熵值的影响.通过对处于各个年龄段的22组正常人和22组患有癫痫人群的脑电图进行多尺度排列熵分析,发现在相同年龄段的人群中,正常脑电信号的多尺度排列熵值要高于癫痫脑电信号,熵值平均高出约0.19,约7.9%.另外,在尺度因子小于15的情况下,对于在30到35的年龄段正常人群,其多尺度排列熵值最大,随着年龄段的增大或降低熵值都一定程度的降低.结果证明,多尺度排列熵可以成功区分正常脑电信号和癫痫脑电信号,并且熵值可以正确地反映人体大脑发育的一般过程.
[Abstract]:This paper makes a detailed analysis and comparison of normal EEG signal and epileptic EEG signal by using multi-scale permutation entropy, and studies the relationship between EEG multi-scale permutation entropy value and age, as well as the influence of scale factor on multi-scale permutation entropy value. Based on the analysis of EEG multi-scale permutation entropy of 22 normal subjects and 22 epileptic patients of different ages, it was found that the multi-scale permutation entropy of normal EEG signals was higher than that of epileptic EEG signals in the same age group. The entropy value is about 0.19, about 7.9% higher on average. In addition, when the scale factor is less than 15, the entropy value of multi-scale permutation is the largest for the normal population from 30 to 35 years old, and decreases with the increase of age or decrease of entropy value to a certain extent. The results show that the multi-scale permutation entropy can successfully distinguish the normal EEG signal from the epileptic EEG signal, and the entropy value can correctly reflect the general process of human brain development.
【作者单位】： 南京军区南京总医院;南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61271082,61201029,61102094) 江苏省自然科学基金(批准号:BK2011759,BK2011565)资助的课题~~
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2432749