基于模糊熵的精神分裂症感觉门控复杂度的研究

发布时间：2022-05-02 22:39

　　精神分裂症严重影响人类的生活质量甚至生命安全,而对其准确诊断是控制、治疗该疾病的首要任务。由于脑电信号（Electroencephalogram,EEG）的突出优势,其在疾病诊断中应用广泛。但传统诊断方法主要从EEG信号的时域、频域角度去检测疾病,这些方法不仅耗时耗力,而且主观性强,无法有效挖掘其中更有价值的隐含信息,并且对精神分裂症的诊断始终缺乏统一的标准。因此,开展关于精神分裂症准确诊断的研究变得尤为重要。随着非线性动力学的发展,以及EEG信号的非线性特征,利用非线性指标分析大脑疾病复杂度的变化在临床上成为一个热门的话题。之前的研究证明精神分裂症患者存在显著的复杂度异常。而熵作为一种非线性指标,具有抗噪能力强、数据长度依赖度小等特点,广泛应于EEG信号检测。而精神分裂症患者存在显著的感觉门控（Sensory Gating,SG）缺陷,SG-P50已被证明是精神分裂症重要的内表型,许多研究人员借助P50诱发电位研究SG机制。但是在SG的认知过程中,精神分裂症患者的复杂度调节仍然是未知。因此,本研究将熵引入到SG复杂度的研究中,期望能寻找到患者SG异常的动力学证据,并为精神分裂症的临床... 

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外主要研究现状
        1.2.1 精神分裂症时域研究现状
        1.2.2 精神分裂症频域研究现状
        1.2.3 精神分裂症非线性研究现状
        1.2.4 基于深度学习的EEG信号研究现状
    1.3 本文主要研究内容
    1.4 论文安排
    1.5 本章小结
第二章 非线性算法熵及分类方法理论基础
    2.1 脑电分析中常用的熵
        2.1.1 近似熵
        2.1.2 样本熵
        2.1.3 模糊熵
    2.2 分类方法
        2.2.1 支持向量机
        2.2.2 卷积神经网络
    2.3 本章小结
第三章 基于熵的精神分裂症感觉门控异常复杂度分析
    3.1 感觉门控
        3.1.1 感觉门控的刺激范式
        3.1.2 感觉门控P50 电位的ERP分析
    3.2 数据介绍
    3.3 实验方案
        3.3.1 数据预处理
        3.3.2 特征提取
    3.4 实验结果
        3.4.1 时间窗滑动
        3.4.2 听觉配对刺激范式中脑电信号的熵值
        3.4.3 感觉门控的复杂度抑制比
        3.4.4 额区和枕区的熵值相关分析
        3.4.5 复杂度和临床特征的相关性分析
    3.5 结论及讨论
        3.5.1 精神分裂症患者中的熵值异常
        3.5.2 精神分裂症患者处理刺激时的复杂度异常
        3.5.3 精神分裂症中的感觉门控缺陷
        3.5.4 复杂度和临床特征之间的关系
    3.6 本章小结
第四章 基于感觉门控的精神分裂症的分类研究
    4.1 实验方案
        4.1.1 使用支持向量机进行分类
        4.1.2 使用感觉门控的EEG信号构建三通道图像
        4.1.3 卷积神经网络的模型构建与训练
    4.2 实验结果
        4.2.1 支持向量机的分类结果
        4.2.2 卷积神经网络的分类结果
        4.2.3 与现有分类研究的比较
    4.3 结论及讨论
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表论文


【参考文献】：
期刊论文
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[2]EMD和FCM的脑电信号处理方法[J]. 余炜,韩强,马晶晶,谢培.  数学的实践与认识. 2016(15)
[3]脑电信号的非线性动力学分析[J]. 刘桂珍,于影,李宪芝,闻邦椿.  佳木斯大学学报(自然科学版). 2015(04)
[4]抗精神病药物对稳定期慢性精神分裂症患者P50的影响[J]. 朱孔美,王东,谭淑平,邹义壮,杨甫德,周东丰.  中国民康医学. 2013(05)
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本文编号：3650096