EEG信号构建的复杂网络同步稳定性分析

发布时间：2019-01-10 09:56

【摘要】：人脑是自然界最复杂的系统之一,脑网络作为复杂网络理论在神经科学中的重要应用,为脑疾病的病理机制提供了新的研究方向。同步性作为影响网络性能的指标,对于复杂网络有着重要影响。为了研究同步性在脑网络中的表现,利用EEG动力学方程对120例酗酒病人的EEG信号进行复杂网络模型构造,根据所构造的模型利用李雅普诺夫稳定性理论进行证明。并通过实验对正常人和酗酒者脑网络同步状态做出统计,给出了酗酒病人和正常人的脑网络同步差异,可以揭示酗酒疾病对于人脑在功能结构上的影响,对其他疾病提供研究思路。
[Abstract]:Human brain is one of the most complex systems in nature. As an important application of complex network theory in neuroscience, brain network provides a new research direction for the pathological mechanism of brain diseases. Synchronization, as an index affecting network performance, has an important impact on complex networks. In order to study the performance of synchronism in brain network, the complex network model of EEG signal of 120 alcoholics patients was constructed by using EEG kinetic equation, and proved by Lyapunov stability theory according to the constructed model. The difference of brain network synchronization between the healthy and the healthy people is given, which can reveal the influence of alcoholism on the functional structure of the human brain, so as to make statistics on the brain network synchronization status of the normal and the alcoholics, and give the difference of the brain network synchronization between the alcoholism patients and the normal people. To provide research ideas for other diseases.
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61472270)
【分类号】：O157.5

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本文编号：2406200