基于排序模式的多通道脑电信号同步算法研究

发布时间：2017-09-15 19:23

  本文关键词：基于排序模式的多通道脑电信号同步算法研究

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【摘要】：EEG信号同步是大脑中各脑区进行信息传播、交互、协调的综合表现,对各脑区EEG信号进行同步研究,对探求不同脑区间的通信原理和透彻掌握脑信息紊乱致使病变的机理意义重大。本文通过发展基于排序模式的分析方法,对癫痫和糖尿病aMCI脑电信号的同步强度及耦合方向进行研究。首先,在研究了排序模式及互信息的基础上,发展了双通道耦合信号同步强度分析方法——归一化加权排序互信息,仿真实验显示加权排序互信息方法对噪声具有更强的鲁棒性。结合加权排序互信息和S估计器方法,发展了基于加权排序互信息的全局同步因子,并将其应用于分析癫痫EEG信号和糖尿病aMCI EEG信号。其次,对排序同步算法(Motif-Synchronization,MS)进行仿真分析,进而提出基于排序同步算法和S估计器、同步索引、全局同步索引的多通道同步强度分析方法,分别为基于排序同步算法的S估计器(S-estimator based Motif-Synchronization,SMS)、基于排序同步算法的同步索引(Synchronization Index based Motif-Synchronization,SIMS)、基于排序同步算法的全局同步索引(Global Synchronization Index based Motif-Synchronization,GSIMS),较基于加权排序互信息全局同步因子算法简单、计算量小。仿真分析指出三种算法均能较好反映多通道信号间的同步强度,其中SMS算法最为简单。将其应用于分析全局糖尿病aMCI脑电信号,发现两组人群脑电信号同步值存在显著差异且与认知功能间存在相关性。最后,对排序条件互信息算法作了仿真分析,实验显示排序条件互信息估计的耦合方向指数能更准确地体现出与耦合系数之间的关系,且具有更好的抗噪性能。进而将其应用于分析癫痫患者和糖尿病aMCI患者不同脑区域节律EEG信号的耦合方向,分析结果与病理相符。
【关键词】：癫痫 糖尿病 脑电信号 排序模式 互信息
【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】：TN911.7;R338
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 脑电信号同步分析研究现状12-15
• 1.2.1 双通道脑电信号同步分析方法13-14
• 1.2.2 多通道脑电信号同步分析方法14-15
• 1.3 论文主要研究内容15-17
• 第2章 脑电信号分析基础17-27
• 2.1 引言17
• 2.2 脑电信号的产生机理及特点17-18
• 2.3 脑电信号预处理18-23
• 2.3.1 统计去噪19
• 2.3.2 小波变换19-20
• 2.3.3 独立分量分析20-21
• 2.3.4 基于小波增强的独立分量分析21-23
• 2.4 癫痫脑电信号简介23-24
• 2.4.1 癫痫脑电信号特征23-24
• 2.4.2 癫痫发作机制24
• 2.5 糖尿病认知功能障碍脑电信号简介24-26
• 2.5.1 神经心理学测试量表24-25
• 2.5.2 纳入和排除标准25-26
• 2.6 本章小结26-27
• 第3章 基于加权排序互信息的脑电同步强度分析27-45
• 3.1 引言27
• 3.2 方法27-32
• 3.2.1 互信息27-28
• 3.2.2 排序互信息28-29
• 3.2.3 加权排序互信息29-32
• 3.3 模型仿真分析32-36
• 3.3.1 耦合Henon模型32-33
• 3.3.2 延迟时间和嵌入维数对算法的影响33-34
• 3.3.3 耦合系数对算法的影响34
• 3.3.4 噪声对算法的影响34-36
• 3.3.5 数据长度对算法的影响36
• 3.4 全局同步方法36-38
• 3.4.1 基于加权排序互信息的全局同步因子36-37
• 3.4.2 耦合系数对算法的影响37-38
• 3.5 癫痫脑电全局同步强度分析38-39
• 3.5.1 信号选取38
• 3.5.2 信号分析38-39
• 3.6 糖尿病aMCI脑电全局同步强度分析39-44
• 3.6.1 信号的采集39-40
• 3.6.2 信号预处理40-41
• 3.6.3 认知量表的统计分析41-42
• 3.6.4 脑电同步强度及相关性分析42-44
• 3.7 本章小结44-45
• 第4章 基于排序同步算法的脑电同步强度分析45-53
• 4.1 引言45
• 4.2 方法45-48
• 4.2.1 排序同步算法45-46
• 4.2.2 基于排序同步算法的多通道同步方法46-48
• 4.3 模型仿真分析48-50
• 4.3.1 排序同步算法仿真分析48-50
• 4.3.2 基于排序同步算法的多通道同步方法仿真分析50
• 4.4 糖尿病aMCI多通道脑电同步分析50-52
• 4.4.1 脑电信号同步分析50-51
• 4.4.2 同步与认知功能的相关性51-52
• 4.5 本章小结52-53
• 第5章 基于排序条件互信息的脑电耦合方向分析53-69
• 5.1 引言53
• 5.2 排序条件互信息及方向性53-54
• 5.3 模型仿真分析54-57
• 5.3.1 耦合Henon模型54
• 5.3.2 参数的选择54-55
• 5.3.3 耦合系数对算法的影响55-56
• 5.3.4 噪声对算法的影响56-57
• 5.4 癫痫脑电耦合方向分析57-58
• 5.5 糖尿病aMCI脑电耦合方向分析58-68
• 5.5.1 脑电信号耦合方向分析58
• 5.5.2 认知量表的统计分析58-60
• 5.5.3 统计分析及相关性分析60-68
• 5.6 本章小结68-69
• 结论69-71
• 参考文献71-76
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果76-77
• 致谢77

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本文编号：858423