抑郁症静息脑电的小波包节点功率谱熵分析
本文关键词：抑郁症静息脑电的小波包节点功率谱熵分析 出处：《传感器与微系统》2017年03期 论文类型：期刊论文
【摘要】：头皮脑电(EEG)信号反映了大脑皮层神经元细胞群自发性节律性的电生理活动,含有丰富的生理与病理信息,是临床脑神经与精神疾病诊断的重要依据。针对抑郁症的研究和诊断中缺少客观有效的量化参数和指标的状况,提出一种基于小波包分解节点重构信号的功率谱熵值(记为W值)的脑电信号分析方法,并利用此方法对静息态的脑电信号进行计算和分析。实验和分析结果表明:抑郁症患者脑电信号S32节点(频率24~32 Hz)的熵值(置信区间[0.012 9,0.017 6])在部分脑区显著大于正常健康人(置信区间[0.024 6,0.030 3]),显示抑郁症病人快波节律的能量分布存在弥散性,符合现在关于抑郁症患者自我调节能力减弱的发病机制。对结果进行了T检验统计分析,证明了这种辨别方法的准确性和可行性,将为抑郁症疾病检测诊断提供有效的量化物理指标。
[Abstract]:EEG signals reflect the electrophysiological activity of spontaneous rhythmic activity of neurons in the cerebral cortex , which contains abundant physiological and pathological information , and is an important basis for the diagnosis of clinical brain and mental disorders .
【作者单位】： 中国科学院电子学研究所传感技术国家重点实验室(北方基地);中国科学院大学;
【基金】：国家重点基础研究发展计划资助项目(2014CB744600) 国家自然科学基金资助项目(61527815,31500800,61501426,61471342) 北京市科技计划资助项目(Z141100003414015,Z141100000214002) 中科院重点部署项目(KJZD-EW-L11-2)
【分类号】：R749.4;TN911.6
【正文快照】： 0引言近年来,采用非线性动力学方法分析脑电(electroen-cephalography,EEG)信号,给抑郁症的研究和诊断带来了新的研究思路和方法[1]。Ahmadlou M等人发现抑郁症患者β频段(15~30)整个额区(fractal dimension,FD)值均显著大于正常人[2]。通过计算脑电时间序列的熵值来衡量其复
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，本文编号：1387362
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