基于相位同步的癫痫脑电信号分析

发布时间：2017-08-27 12:13

  本文关键词：基于相位同步的癫痫脑电信号分析

  更多相关文章： 相位同步 HHT APSTM 替代数据检验 癫痫

【摘要】：脑电信号是一种由大脑皮层的脑细胞因为脑部活动而产生的生物电信号,也是一种非线性非平稳的微弱电信号。脑电信号中包含了大量的生理和病理信息,目前通过对脑电信号的特征进行分析已经成为临床上诊断与治疗脑部疾病的主要手段。由此可见通过对脑电信号的特征研究,进而评估人体的生理状态信息具有重要的意义。本文基于相位同步理论主要从以下三方面对脑电信号做了分析:一、利用希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)算法在处理非线性非平稳信号中的优势,通过结合基于熵的相位同步指数(the entropy of phase synchronization index,EPSI),提出了基于HHT的EPSI算法。我们首先将该算法应用到Rossler模型中,结果表明该算法能够有效的衡量两个耦合系统的同步程度。然后基于该算法计算脑电信号的EPSI,通过比较癫痫患者与正常人脑电的EPSI,发现癫痫患者脑电信号的EPSI值显著大于正常人的,表明基于HHT的EPSI算法能够有效的对脑电信号的同步性进行分析。二、基于平均相位同步时间矩阵(the average phase synchronization time matrix,APSTM)算法分别分析了theta、alpha、beta和gamma这四个频段下脑电信号的APSTM。通过比较癫痫患者和正常人脑电在四个频段下的APSTM行列式,结果表明癫痫脑电信号的APSTM算法在四个频段下均比对应的正常人的APSTM行列式大,同时theta波下的APSTM行列式在检测癫痫放电时期最为显著,beta波其次,而alpha与gamma波效果不明显。这说明APSTM算法能够有效的区分开癫痫与正常脑电,并且theta波对于APSTM算法在癫痫脑电信号中的研究具有最显著的特征。三、基于替代数据检验算法,对不同数据长度和频段下的脑电信号的部分相位同步指数(partion phase synchronization index,PPSI)进行了分析。首先通过对比几个常规的替代数据算法所得到的阈值与原始信号的PPSI的相关次数,发现RSS(rank-shuffled surrogate)的相关系数最低,说明RSS算法是最合适的;然后基于RSS算法分析了不同周期长度下的脑电信号,结果表明约3~18个周期长度的EEG信号更适合计算PPSI,该结论将对于研究多导联脑电信号的耦合研究具有积极意义。
【关键词】：相位同步 HHT APSTM 替代数据检验 癫痫
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R742.1;TN911.6
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 脑电信号的研究背景及其意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 论文研究内容与结构安排12-14
• 第二章 脑电信号与相位同步理论知识14-27
• 2.1 脑电信号的基础知识14-19
• 2.1.1 脑电信号的发展及产生机理14
• 2.1.2 脑电信号采集[53]14-17
• 2.1.3 脑电信号特征及其类型17-18
• 2.1.4 癫痫脑电信号特征18-19
• 2.2 相位同步理论19-21
• 2.2.1 混沌系统的同步性研究19-20
• 2.2.2 混沌系统的相位与相位同步理论20-21
• 2.3 Rossler系统相位同步21-25
• 2.3.1 Rossler系统21-23
• 2.3.2 Rossler系统相位同步研究23-25
• 2.4 本章小结25-27
• 第三章 基于HHT的EPSI分析27-39
• 3.1 希尔伯特黄变换27-32
• 3.1.1 HHT的介绍27-28
• 3.1.2 HHT算法流程图28-29
• 3.1.3 HHT算法具体实现29-32
• 3.2 EPSI算法32-35
• 3.2.1 EPSI算法32
• 3.2.2 基于HHT的EPSI算法32-33
• 3.2.3 基于HHT的EPSI算法验证33-35
• 3.3 基于HHT的EPSI算法用于脑电信号分析35-38
• 3.3.1 EEG实验数据及数据预处理35
• 3.3.2 实验方法35
• 3.3.3 实验结果与分析35-38
• 3.4 本章小节38-39
• 第四章 基于APSTM的分频段脑电信号研究39-50
• 4.1 癫痫脑电信号的介绍以及研究现状39-41
• 4.1.1 癫痫脑电信号的相关知识39-40
• 4.1.2 癫痫脑电信号的研究现状40-41
• 4.2 APSTM算法41-46
• 4.2.1 APSTM算法介绍41-42
• 4.2.2 APSTM对角元素的选择42-44
• 4.2.3 Rossler系统的APSTM仿真实现44-46
• 4.3 分频段的脑电信号平均相位同步时间矩阵研究46-49
• 4.3.1 实验数据及数据预处理46
• 4.3.2 实验方法46-47
• 4.3.3 实验结果与分析47-49
• 4.4 本章小节49-50
• 第五章 基于替代检验的部分相位同步指数的研究50-61
• 5.1 部分相位同步算法介绍50-53
• 5.1.1 复杂系统间耦合关系的研究概述50-51
• 5.1.2 部分频谱互相关51
• 5.1.3 部分相位同步算法51-53
• 5.2 替代数据检验算法53-55
• 5.2.1 替代数据生成算法53-55
• 5.2.2 替代检验算法55
• 5.3 替代检验算法用于部分相位同步指数55-60
• 5.3.1 实验数据及数据预计处理55-56
• 5.3.2 实验方法56
• 5.3.3 实验结果与分析56-60
• 5.4 本章小节60-61
• 第六章 总结与展望61-63
• 参考文献63-66
• 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文66-67
• 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目67-68
• 致谢68

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本文编号：745507