睡眠脑电信号的同步性分析方法研究

发布时间：2017-07-31 22:00

  本文关键词：睡眠脑电信号的同步性分析方法研究

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【摘要】：睡眠是一种重要的生理现象,良好的睡眠有保存脑的能量、增强机体的免疫机制等作用,通过研究睡眠时各个脑区间的同步机制有助于深入理解大脑睡眠的机制以及对有关睡眠的疾病的诊断、预防和治疗。睡眠脑电信号是研究睡眠一种有效的工具,由于单通道脑电信号不能反映各个脑区间的关系,因此本文通过对12通道睡眠脑电信号进行谱分析、同步性分析以及耦合方向分析来探寻睡眠大脑的工作机制。首先,用改进平均周期图法进行了谱分析,发现在NREM2-4期的睡眠梭形波频段(9-15Hz)的功率谱出现了谱峰,而REM期未呈现类似的谱峰,只是随着频率的增大功率谱在减小,符合powerlaw的规律。接着,利用一致性和加权相位同步指数分析了睡眠脑电不同脑区间的同步性。加权相位同步指数是基于互谱的虚部分量,用信号的幅值对虚部进行了归一化。不同独立源的容积传导可以使一致性不合逻辑的增大,但是加权相位同步指数受容积传导的影响较小,因此加权相位同步指数的抗噪声性能要优于一致性。通过正弦仿真模型验证了加权相位同步指数在抗噪声性能方面要优于一致性,进一步实际睡眠脑电信号表明,在NREM 2-4阶段梭形波的同步在各个脑区中占据着主要的位置,而REM期没有出现一致的规律。最后,用定向传递函数分析了睡眠脑电信号不同脑区的耦合方向,结果发现NREM 2-4期在alpha(9-15Hz)频段内和beta(12-30Hz)频段内都出现左右脑(主要是从右脑到左脑)和前后脑的信息流动,而REM期在alpha频段也出现了前后脑和左右脑(主要是从右脑到左脑)的信息流动,表明大脑在睡眠时各个脑区间不同的耦合振荡的机制以及大脑左右半球功能的不对称分布。本文对正常睡眠脑电信号的同步性分析,将对睡眠自动分析分期提供一定的指导意义,并将有助于有关睡眠疾病的诊断。
【关键词】：睡眠脑电信号 一致性 WPLI 定向传递函数
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R740;TN911.6
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 睡眠脑电信号概述11-14
• 1.2.1 脑电信号采集11-12
• 1.2.2 脑电信号节律12-13
• 1.2.3 睡眠脑电信号分期13-14
• 1.3 睡眠脑电研究现状14-16
• 1.4 研究内容及意义16-17
• 第2章 睡眠脑电信号分析方法17-23
• 2.1 时域分析方法17
• 2.2 频域分析方法17-18
• 2.3 时频分析方法18-19
• 2.4 非线性分析方法19-21
• 2.4.1 相关维数19-20
• 2.4.2 Lyapunov指数20
• 2.4.3 去趋势波动分析20-21
• 2.5 同步性分析方法21-22
• 2.5.1 双通道脑电信号同步分析方法21-22
• 2.5.2 多通道脑电信号同步分析方法22
• 2.6 本章小结22-23
• 第3章 睡眠脑电信号的功率谱分析23-31
• 3.1 Welch法功率谱估计23-24
• 3.2 睡眠脑电数据的仿真结果24-30
• 3.2.1 数据的选取24
• 3.2.2 多通道脑电数据功率谱24-30
• 3.3 本章小结30-31
• 第4章 睡眠脑电信号同步性分析31-45
• 4.1 睡眠脑电信号同步性研究方法31-34
• 4.1.1 一致性32-33
• 4.1.2 加权相位延迟指数33-34
• 4.2 coherence与WPLI的抗噪性比较34-37
• 4.2.1 正弦模型34-35
• 4.2.2 仿真结果35-37
• 4.3 睡眠脑电数据的同步性分析37-44
• 4.4 本章小结44-45
• 第5章 多通道睡眠脑电信号耦合方向分析45-61
• 5.1 脑电活动的信息流表达的研究现状46
• 5.2 直接传递功能(DTF)46-48
• 5.3 睡眠脑电数据DTF的分析48-60
• 5.3.1 睡眠脑电数据DTF的计算48-57
• 5.3.2 睡眠脑电信息流动方向57-60
• 5.4 本章小结60-61
• 结论61-63
• 参考文献63-69
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要研究成果69-70
• 致谢70

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本文编号：601269