基于复杂网络的脑电和心电信号分析

发布时间：2021-12-19 00:13

　　生理信号反映了人体的各项机能,包括情绪、疲劳、健康状况等,典型的生理信号包括脑电（EEG）、心电（ECG）等。针对脑电心电信号的研究可以加深对人体的了解。复杂网络已成为数据分析的关键理论,其可有效挖掘蕴含在生理信号中的重要信息。本文发展可视图复杂网络用于分析心电RR间隔信号、癫痫脑电信号和疲劳驾驶脑电信号。心电信号能够最直观的反应心脏的运行状况,准确及时的辨识出异常心电信号具有重大意义。本课题组先前提出的有限穿越可视图方法具有很好的抗噪特性,本文采用该方法从RR间隔心电信号中构建对应于健康人、充血性心力衰竭患者、心房颤动患者的有限穿越可视图复杂网络,结合随机森林分类网络指标,准确率高达93.5%。长期频繁发作的癫痫会严重损害患者的身心智力健康。因此,分析正常脑电信号和癫痫发作脑电信号有助于人们认识癫痫疾病从而发展治疗癫痫疾病的新方法。本文发展多尺度水平有限穿越可视图,实现对癫痫发作时脑电及正常阶段脑电的分类,准确率为100%。癫痫发作间隔和癫痫发作时期的脑电信号的分类相较于正常和癫痫发作时期的脑电信号的分类具有更大的难度。本文提出自适应最优核时频可视图理论,分析了癫痫发作间隔和癫痫发作... 

【文章来源】：天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 心电脑电生理信号分析与应用及研究现状
        1.2.1 心电信号研究现状
        1.2.2 基于脑电的癫痫研究现状
        1.2.3 基于脑电的疲劳状态辨识研究现状
    1.3 复杂网络时间序列研究现状
        1.3.1 复杂网络时间序列分析
        1.3.2 脑网络复杂网络分析
    1.4 本文主要工作与创新点
    1.5 论文组织结构
第2章 时间窗有限穿越可视图分析RR间隔心电信号
    2.1 时间窗有限穿越可视图建网
    2.2 时间窗有限穿越可视图分析RR间隔心电信号
    2.3 小结
第3章 多尺度水平有限穿越可视图辨识癫痫脑电信号
    3.1 多尺度水平有限穿越可视图
    3.2 癫痫脑电信号介绍
    3.3 多尺度水平有限穿越可视图辨识癫痫脑电信号
    3.4 小结
第4章 自适应最优核时频可视图分析癫痫发作及间隔脑电信号
    4.1 自适应最优核时频可视图
    4.2 脑电信号介绍
    4.3 自适应最优核时频可视图分析脑电信号
    4.4 小结
第5章 多层水平有限穿越可视图分析疲劳驾驶脑电信号
    5.1 疲劳驾驶实验设计及数据获取
        5.1.1 疲劳驾驶实验设计
        5.1.2 疲劳驾驶受试者
        5.1.3 脑电采集设备介绍
    5.2 多层水平有限穿越可视图
    5.3 多层水平有限穿越可视图分析疲劳驾驶脑电信号
    5.4 小结
第6章 总结和展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
    发表的论文
    参与的科研项目
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]复杂网络研究概述[J]. 周涛,柏文洁,汪秉宏,刘之景,严钢.  物理. 2005(01)



本文编号：3543415