基于内部组成对齐和改进的Kendall算法脑功能网络构建与分析

发布时间：2017-04-20 11:16

  本文关键词：基于内部组成对齐和改进的Kendall算法脑功能网络构建与分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：复杂网络可以看作是对复杂系统的一种抽象描述,大脑是一个结构和功能极其复杂的生理系统,利用复杂网络理论有助于人们研究不同脑区之间的相互作用、拓扑结构和动力学信息以及与生理功能和疾病产生的关系。脑电包含了大量的生理与病理信息,是癫痫诊断、预测的重要工具,本文主要基于脑电信号分析做了以下工作:一、论文采用C-C相空间重构算法确定脑电信号时间序列重构参数,对16个导联的脑电信号进行相空间重构,由于传统的相图分析对数据点数要求较高,且对相空间重构参数较为敏感,本文通过对相空间矢量的欧氏距离矩阵进行可视化绘图。采用此方法,对癫痫患者的不同导联脑电进行分析,实验结果可以明显的区分异常放电脑电信号和无异常放电脑电信号,有助于癫痫病灶定位分析。二、论文采用内部组成对齐的单向算法,基于多通道的脑电数据,从一个全新的角度构建大脑功能网络,并实现网络拓扑图可视化。统计分析大脑功能网络节点度、聚类系数等网络的统计特征,通过与正常人的脑功能网络特征对比,发现癫痫病人脑网络的节点平均度及聚集系数均明显异于正常人。实验结果验证了IOTA算法分析大脑功能网络的有效性,同时也为癫痫疾病的脑功能网络动力学研究及临床诊断提供了重要的参考依据。三、论文基于Kendall等级相关提出一种改进的非线性同步算法IRC(inverse rank correlation)。Kendall等级相关是分析和度量系统非线性动力学的一般化算法。利用论文提出的IRC算法基于多通道EEG(electroencephalogram)数据来构建大脑功能性网络,并对构建的脑功能网络的平均度指标进行了分析,以研究癫痫脑功能网络是否异于正常人。结果显示使用论文改进的算法优于Kendall等级相关分析,能够对癫痫和正常脑功能网络显著区分,且只需要记录很短的脑电数据,论文中的方法适用于区分癫痫和正常脑功能网络平均度指标,它可能有助于进一步了解大脑功能和癫痫的神经元异常动力学行为。
【关键词】：癫痫 脑电 相空间 复杂网络
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R338;TN911.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 引言9
• 1.2 癫痫脑电研究概述9-12
• 1.2.1 癫痫发作分析与诊断9-10
• 1.2.2 癫痫脑电研究现状10-11
• 1.2.3 癫痫脑电研究意义11-12
• 1.3 论文结构及内容安排12-14
• 第二章 癫痫脑电分析基础14-23
• 2.1 脑电信号基础知识14-17
• 2.1.1 脑电信号的产生与采集14-16
• 2.1.2 脑电信号特征与分类16-17
• 2.2 癫痫脑电非线性分析方法17-21
• 2.2.1 关联维18-19
• 2.2.2 最大Lyapunov指数19-20
• 2.2.3 复杂度20-21
• 2.3 癫痫脑电同步性分析21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 癫痫脑电相空间分析23-33
• 3.1 相空间理论基础23-25
• 3.1.1 混沌系统23-24
• 3.1.2 相空间重构24-25
• 3.2 相空间重构参数选取方法25-28
• 3.2.1 复自相关25-26
• 3.2.2 互信息法26-27
• 3.2.3 C-C方法27-28
• 3.3 癫痫发作相空间分析28-31
• 3.3.1 实验数据28-29
• 3.3.2 实验方法29-30
• 3.3.3 实验结果与分析30-31
• 3.4 本章小结31-33
• 第四章 基于IOTA的脑功能网络构建与分析33-49
• 4.1 复杂网络理论33-39
• 4.1.1 复杂网络理论的基本概念33-35
• 4.1.2 复杂网络的基本模型35-39
• 4.2 复杂网络应用于脑科学研究39-41
• 4.2.1 脑网络生理学基础39-40
• 4.2.2 脑网络研究现状与意义40-41
• 4.3 脑功能网络分析41-44
• 4.3.1 脑功能网络研究背景41-42
• 4.3.2 基于EEG的功能网络42-43
• 4.3.3 基于内部组成对齐的脑功能网络构建43-44
• 4.4 基于内部组成对齐的脑功能网络分析44-48
• 4.4.1 EEG数据来源与预处理44
• 4.4.2 构建脑功能网络的拓扑图44-45
• 4.4.3 癫痫患者与正常人脑网络特征的统计分析45-48
• 4.5 本章小结48-49
• 第五章 基于Kendall改进的癫痫脑网络分析49-56
• 5.1 等级相关算法49-51
• 5.1.1 等级相关基本概念49-50
• 5.1.2 Kendall等级相关算法50
• 5.1.3 基于kendall改进的算法50-51
• 5.2 基于Kendall改进的算法脑网络分析51-54
• 5.2.1 实验数据预处理51-52
• 5.2.2 实验方法52
• 5.2.3 实验结果分析52-54
• 5.3 本章小结54-56
• 第六章 总结与展望56-58
• 参考文献58-61
• 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文61-62
• 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目62-63
• 致谢63

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本文编号：318558