基于循环谱和样本熵的癫痫脑电信号定位算法研究

发布时间：2017-05-02 19:04

  本文关键词：基于循环谱和样本熵的癫痫脑电信号定位算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：癫痫是脑内神经元阵发性异常的临床表现,具有反复性、突发性和暂时性等特点。脑电图作为研究癫痫发作特征的重要工具,其所反映的发作信息是其他生理学方法所不能提供的。信号处理技术和模式识别方法能够对癫痫脑电信号快速精确的定位,对于减轻医生负担并提高癫痫的诊断效率具有重要意义。根据目前国内外癫痫脑电信定位算法的研究取得了一定的进展,同样也存在些问题：1)脑电信号属于复杂微伏级非平稳信号,极容易受到干扰信号影响,传统的特征提取不能保证算法的有效性；2)多导联脑电信号的巨大数据处理量导致一般算法的实时性不高；3)单凭某一项信号特征实现癫痫脑电信号定位,可能会出现误判,定位的精确度有待提高。本文提出了一种基于循环谱和样本熵分析的癫痫脑电信号检测定位算法,以满足临床医学中对癫痫高危人群致痫灶的定位。采用主成分分析法进行数据压缩,解决了多导联脑电信号同时处理及熵值分析方法带来的巨大数据处理量问题,保证了算法的实时性；采用工频陷波器和FIR数字滤波器对采集的脑电信号预处理降低谐波及其他干扰对定位的影响,保证了算法的有效性；采用主成分分析法进行数据压缩方,保证了算法的实时性；癫痫脑电信号的循环谱密度大于正常脑电信号,能够对癫痫脑电信号进行初步定位；熵值分析作为经典的非线性动力学分析方法,能有效地脑电信号的特征。结合两种方法最终实现癫痫脑电信号的快速精确的定位。对临床拿到的数据处理,实验结果表明算法精确度度和灵敏度度良好,有助于临床癫痫病灶定位。对癫痫病灶的的术前定位有重要意义。
【关键词】：多导联脑电信号 主成分分析 循环谱 样本熵
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R742.1;TN911.7
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.3 论文的主要研究内容15-17
• 第二章 脑电信号采集及算法流程分析17-23
• 2.1 脑电信号特征及分类17-18
• 2.2 脑电信号的采集18-20
• 2.3 基于循环谱和样本熵的癫痫脑电信号定位算法实现流程20-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 脑电信号预处理23-36
• 3.1 脑电信号中的噪声及干扰源23-24
• 3.2 多导联脑电信号的PCA处理24-30
• 3.3 脑电信号工频陷波和带通滤波处理30-32
• 3.4 脑电信号预处理结果及分析32-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 基于循环谱的癫痫脑电信号特征提取36-42
• 4.1 循环谱理论36-39
• 4.1.1 脑电信号的循环谱分析37
• 4.1.2 改进的循环谱分析法37-38
• 4.1.3 改进的循环谱算法性能分析38-39
• 4.2 基于循环谱的脑电信号提取算法实现39-40
• 4.3 循环谱特征提取结果及分析40-41
• 4.4 本章小结41-42
• 第五章 基于小波分解和样本熵的癫痫脑电信号特征提取42-58
• 5.1 小波变换42-51
• 5.1.1 小波变换理论42-48
• 5.1.2 脑电信号小波分解48-49
• 5.1.3 小波分解结果49-51
• 5.2 样本熵分析原理51-53
• 5.3 脑电信号的样本熵值对比53-57
• 5.4 本章小结57-58
• 结论与展望58-60
• 参考文献60-64
• 致谢64

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 薛蕴全,王秋英,王宏;脑电信号的动态时空响应拓扑图[J];仪器仪表学报;2001年S1期

2 马颖颖;张泾周;吴疆;;脑电信号处理方法[J];北京生物医学工程;2007年01期

3 谢松云;张振中;杨金孝;张坤;;脑电信号的若干处理方法研究与评价[J];计算机仿真;2007年02期

4 鲁强;刘玉军;徐建兰;张进禄;;一种适用于清醒动物脑电信号采集的固定装置[J];首都医科大学学报;2011年06期

5 董盟盟;仲轶;徐洁;戴体俊;刘功俭;;基于小波分析的脑电信号处理[J];电子设计工程;2012年24期

6 戴银涛,吴祈耀;快速提取脑电信号的谱分量参数[J];北京生物医学工程;1989年01期

7 孟欣，，欧阳楷;脑电信号的几个非线性动力学分析方法[J];北京生物医学工程;1997年03期

8 程明,高上凯,张琳;基于脑电信号的脑—计算机接口[J];北京生物医学工程;2000年02期

9 罗建,崔亮,卫娜,张治钢;脑电信号采集与处理系统的研制[J];医疗卫生装备;2000年06期

10 吴小培,冯焕清,周荷琴,王涛;独立分量分析及其在脑电信号预处理中的应用[J];北京生物医学工程;2001年01期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 薛蕴全;王秋英;王宏;;脑电信号的动态时空响应拓扑图[A];中国仪器仪表学会第三届青年学术会议论文集（上）[C];2001年

2 王裕清;粱平;郭付清;张登攀;;脑电信号诊断专家系统的研究[A];中国生理学会第21届全国代表大会暨学术会议论文摘要汇编[C];2002年

3 朱林剑;包海涛;孙守林;梁丰;;新型脑电信号采集方法与应用研究[A];大连理工大学生物医学工程学术论文集（第2卷）[C];2005年

4 许涛;朱林剑;包海涛;;基于思维脑电信号的假手的研究[A];提高全民科学素质、建设创新型国家——2006中国科协年会论文集（下册）[C];2006年

5 李爱新;孙铁;郭炎峰;;基于人工神经网络的脑电信号模式分类[A];自动化技术与冶金流程节能减排——全国冶金自动化信息网2008年会论文集[C];2008年

6 童珊;黄华;陈槐卿;;混沌理论在脑电信号分析中的应用[A];中国生物医学工程学会第六次会员代表大会暨学术会议论文摘要汇编[C];2004年

7 李凌;曾庆宁;尧德中;;利用两级抗交叉串扰自适应滤波器提取诱发脑电信号[A];中国生物医学工程学会第六次会员代表大会暨学术会议论文摘要汇编[C];2004年

8 葛家怡;周鹏;王明时;;睡眠脑电信号样本熵的研究[A];中国生物医学工程进展——2007中国生物医学工程联合学术年会论文集（下册）[C];2007年

9 李丽君;黄思娟;吴效明;熊冬生;;基于运动想象的脑电信号特征提取与分类[A];中国仪器仪表学会医疗仪器分会2010两岸四地生物医学工程学术年会论文集[C];2010年

10 葛家怡;周鹏;王明时;;睡眠脑电信号样本熵的研究[A];天津市生物医学工程学会2007年学术年会论文摘要集[C];2007年

中国重要报纸全文数据库 前1条

1 张文清　记者 王春;意念控制车速及左右转弯前行[N];科技日报;2008年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 彭宏;普适化脑电信息感知关键问题的研究[D];兰州大学;2015年

2 吴玉鹏;AR谱在皮层痫样脑电信号分析应用[D];河北医科大学;2015年

3 吴畏;基于统计建模的多导联脑电信号时空建模方法研究[D];清华大学;2012年

4 孙宇舸;脑—机接口系统中脑电信号处理方法的研究[D];东北大学;2012年

5 周群;脑电信号同步：方法及应用研究[D];电子科技大学;2009年

6 赵丽;基于脑电信号的脑-机接口技术研究[D];天津大学;2004年

7 李春胜;脑电信号混沌特性的研究与应用[D];东北大学;2011年

8 欧阳高翔;癫痫脑电信号的非线性特征识别与分析[D];燕山大学;2010年

9 缪晓波;基于脑电信号的认知动力学系统研究——线性/非线性方法及动态时—频—空分析[D];重庆大学;2004年

10 张美云;阿尔茨海默病脑电信号多尺度时空定量特征研究[D];天津医科大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 于洪;基于脑电信号的警觉度估计[D];上海交通大学;2007年

2 蒋洁;基于高性能计算的脑电信号分析[D];燕山大学;2010年

3 张志琴;脑电信号的复杂性分析[D];中南大学;2009年

4 许凤娟;脑电信号采集与分析系统的设计[D];长春理工大学;2011年

5 曹铭;意识障碍患者脑电信号的非线性动力学评价分析[D];杭州电子科技大学;2012年

6 薛吉星;多通道脑电信号采集与处理系统研究[D];华南理工大学;2015年

7 刘静;基于加权排序熵的多通道脑电信号同步算法研究[D];燕山大学;2015年

8 陈泽涛;基于脑电信号分析的AD早期评估系统的设计与实现[D];燕山大学;2015年

9 王欢;基于非平稳时间序列分析方法的脑电信号模式识别[D];苏州大学;2015年

10 王琼颖;脑电信号的非线性动力学分析及其在睡眠分期中的应用[D];哈尔滨工业大学;2015年

  本文关键词：基于循环谱和样本熵的癫痫脑电信号定位算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：341495