基于脑电源活动监测阿尔茨海默症发展进程

发布时间：2024-04-14 05:40

　　阿尔茨海默症(Alzheimer’s Disease,AD)是一种神经系统退行性疾病,随着老龄化日益严重这类疾病对家庭、社会造成的精神和经济上的负担不可估量,虽然可以在患病早期进行干预,但是缺乏经济、有效的临床检测手段。近年来,脑电图(Electroencephalogram,EEG)技术不断发展成为检测阿尔茨海默症患者大脑活动异常的重要手段。特别是EEG溯源技术的发展,既利用了EEG高时间分辨率的优点,又基本解决了容积效应的影响,可以追溯到大脑皮层的活动情况。本文特殊的数据集由家族型阿尔茨海默症(PSEN1 E280A突变)成员组成,包含三组不同状态的被试。其中由健康非携带者被试组(Ctrl)、无症状携带者被试组(ACr)和有症状携带者被试组(SCr),其中无症状携带者未来几乎有100%的概率显现AD症状,家族型阿尔茨海默症为更好的探索阿尔茨海默症的有效生物标志物提供了极好的机会。本文将从以下两个方面对影响阿尔茨海默症发展进程的生物标志物进行研究:(1)利用创新性的定位精确且鲁棒性较好的EEG溯源方法BC-VARETA(Brain Connectivity Variable Reso...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1阿尔茨海默症各个阶段的动态生物标记物变化图

检测、生物化学检测、神经影像检测等多种方面的生物标记物，每一种都得到了充分的验证。不同的生物标记物会随着阿尔兹海默症的发展过程展示出不同的敏感度。如图1-1所示。图1-1阿尔茨海默症各个阶段的动态生物标记物变化图[8]2

图1-2神经系统研究的主要方法，根据它们所能观察到的时空区域有序排列;每个彩色区域对应于一种方法，并扩展到它们可以测量的时间分辨率(x轴)和空间分

[48]，但它保持了毫秒尺度上的时间分辨率，与所有其他研究神经系统的方法相比相对来说是最高的(如图1-2所示)。如果能够突破容积效应的影响，并提高空间分辨率，EEG作为神经影像研究方法将发挥极大的优势。图1-2神经系统研究的主要方法，根据它们所能观察到的时空区域有序排列;....

图1-3三种特征选择方法(筛选法、嵌入法和封装法)的基本原理

但是此方法存在的主要问题是在高维数据中筛选变量缺乏稳定性（训练集上表现出同样高分类准确率的生物标志的不同子集，在测试集中表现不好）。以上三种不同的方法基本原理的示意如图1-3所示。图1-3三种特征选择方法(筛选法、嵌入法和封装法)的基本原理8

图2-1整体研究方案示意图

的稳定性和敏感性。探索在小样本高维数据中筛选算法的应用，结合弹性网络稀疏分类器，拓展到多于两组分类的层面，并提高其稳定性，进行生物标志物的筛选。整体的研究方案如图2-1所示。首先进行EEG数据的采集和预处理，接着根据头模型和电磁场理论计算引导场参数和皮层参数，之后利用BC-....

本文编号：3954203