脑电生物反馈治疗仪与睡眠分期的研究
发布时间:2017-06-07 12:13
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【摘要】:睡眠是一种重要的生理现象,人类通过睡眠使疲劳的神经细胞恢复正常的生理功能,精神和体力得到恢复,好的睡眠才能拥有健康人生。然而,随着现代生活节奏的日益加快,来自社会各方面的压力不断增大,人类越来越多的遭受着各种与睡眠相关疾病的折磨。其中失眠症是最常见的睡眠障碍,极大的影响着人的健康。因此,研究睡眠脑电所蕴含的信息,掌握睡眠周期的变化规律,有效地诱导和控制睡眠过程,对诊断和治疗与睡眠相关的疾病有着重要的意义。 脑电生物反馈疗法是继药物和物理疗法后一种新的治疗失眠的方法,它将脑电信息反馈给受试者,使之用主观意识对自身脑电活动进行调节,达到治疗和保健的疗效。而对睡眠脑电的分期研究,寻找出新的睡眠分期特征,能提高睡眠分期的准确性,为分析睡眠结构和评价失眠治疗效果提供更多的手段。 本文中的脑电生物反馈治疗法,是由中山大学附属医院阮经文教授和广东工业大学郑日荣副教授共同提出的。脑电生物反馈治疗仪是根据人在有睡意时脑电信号以δ波和θ波为主,提取睡眠脑电的δ波和θ波经电针去刺激人的穴位,诱导患者大脑产生δ波和0波,从而达到治疗失眠的作用。首先从刺激人体穴位的医疗波来看,仪器用来刺激人体穴位的医疗波是δ波和θ波,它们是从人的脑电中提取,与人的生物电相差无几,人体完全能够适应此脉冲的针灸刺激,而常见的低频波总会产生机体不适。其次δ波和θ波的脉冲幅度、频率、占空比均可调,可输出频率、占空比可变的刺激波,能更好的避免产生电针耐受现象。更重要的是脑电生物反馈治疗仪的刺激波是根据人的睡眠规律而来,这是其他低频波无法比拟的。研制的脑电反馈治疗仪器操作简单便捷,可通过键盘调节占空比、幅度、频率,并可实时显示当前的输出波形。同时从疗效上来看脑电反馈治疗仪的最佳疗效睡眠时间比普通电针仪的提高了一倍。 睡眠分期的研究是通过对睡眠脑电信号中的δ波和θ波进行分析,计算出睡眠各期脑电节律δ波和θ波的样本熵值。实验结果表明,睡眠各期脑电节律δ波和θ波的样本熵值可以用来进行睡眠分期,为睡眠分期提供了新的特征变量,是一种新的睡眠分期方法;同时分析睡眠各期脑电节律δ波和θ波的样本熵值的大小可以用来观察和分析脑电生物反馈治疗仪的电针刺激效果。
【关键词】:脑电生物反馈 睡眠脑电 脑电节律 样本熵 睡眠分期
【学位授予单位】:广东工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:R740;TH789
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-13
- 第一章 绪论13-20
- 1.1 课题背景介绍13-15
- 1.1.1 睡眠概述13-14
- 1.1.2 脑电生物反馈疗法14-15
- 1.2 研究内容与研究意义15-16
- 1.2.1 研究内容15
- 1.2.2 研究意义15-16
- 1.3 研究现状16-18
- 1.4 课题来源及论文结构18-20
- 1.4.1 课题来源18
- 1.4.2 论文结构18-20
- 第二章 脑电生物反馈治疗仪20-31
- 2.1 脑电生物反馈疗法的机理20-23
- 2.1.1 电针治疗仪的机理20-21
- 2.1.2 睡眠脑电21-23
- 2.1.3 脑电生物反馈疗法23
- 2.2 整体方案的设计和比较23-30
- 2.2.1 整体方案设计23-25
- 2.2.2 医疗波的比较25-30
- 2.2.3 仪器与疗效30
- 2.3 本章小结30-31
- 第三章 脑电信号分析与处理方法31-44
- 3.1 脑电信号的特点31-32
- 3.2 脑电信号处理方法32-36
- 3.2.1 时域或频域的分析方法32-33
- 3.2.2 时频域的分析方法33-35
- 3.2.3 非线性动力学方法35
- 3.2.4 人工神经网络方法35-36
- 3.3 小波理论36-40
- 3.3.1 连续小波变换及其时频特征36-38
- 3.3.2 Mallat快速算法38-40
- 3.4 脑电滤波处理40-43
- 3.4.1 傅立叶去噪原理40
- 3.4.2 小波阈值去噪原理40-43
- 3.5 本章小结43-44
- 第四章 脑电信号的去噪与节律提取44-53
- 4.1 脑电信号数据44-46
- 4.1.1 脑电数据来源44
- 4.1.2 数据的读取与截取44-46
- 4.2 脑电信号去噪处理46-50
- 4.2.1 傅里叶变换去噪46-48
- 4.2.2 小波阈值去噪48-49
- 4.2.3 脑电去噪效果比较49-50
- 4.3 脑电基本节律提取50-52
- 4.4 本章小结52-53
- 第五章 睡眠脑电节律的分期研究53-64
- 5.1 睡眠分期准则53-55
- 5.2 样本熵理论55-58
- 5.3 睡眠脑电节律的分期58-63
- 5.3.1 睡眠脑电节律的分期方法58-59
- 5.3.2 实验结果及其分析59-63
- 5.4 本章小结63-64
- 结论与展望64-66
- 参考文献66-71
- 攻读硕士学位期间发表论文71-73
- 致谢73
【参考文献】
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本文编号:429049
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