基于皮质脑电分析的大脑功能区定位算法研究

发布时间：2017-10-10 03:25

  本文关键词：基于皮质脑电分析的大脑功能区定位算法研究

  更多相关文章： 术中功能定位 mu节律 high gamma频带 小波变换 支持向量机

【摘要】：如何在术中最大限度地切除病灶并保护周边正常功能皮层是神经外科医生面临的重要问题,但是目前常用于术中功能区定位的皮层电刺激法在速度、安全性等方面已不能满足手术的需求。因此进行准确、快速、安全的术中大脑皮层功能区定位方法的研究具有明确的医学临床应用背景和重大意义。本文先对单个功能区定位特征进行分析,再分别进行了基于mu节律的大脑皮质运动区和基于high gamma频带的语言区定位特征研究;然后以多个节律在任务前后的能量变化为特征,设计了基于小波分析和支持向量机的特征提取与识别算法,进行大脑皮质多个功能区的定位分析。首先,进行了大脑运动功能区mu节律的特征研究。按照特定节律研究特定功能区的思路,先对运动功能区脑电进行功率谱分析,再选择mu节律作为运动区的特征节律,进行了运动区功能定位分析。结果表明用mu节律的ERD现象研究运动区定位具有一定的可行性。其次,进行了大脑语言功能区high gamma的特征研究。同样按照特定节律研究特定功能区的思路,先对比分析语言区中命名功能区静息态和任务态脑电的对数功率谱,再设计特征量进行语言区功能定位分析。结果表明用high gamma频带内的对数功率谱变化研究语言区定位也具有一定的可行性。最后,进行了基于多节律特征量的功能区定位研究。先分析了“特定节律研究特定功能区”思路在定位大脑多个功能区时存在的局限,再提出了基于多节律特征的多个功能区定位方法。该研究以多节律在任务前后的能量变化为特征,设计了基于小波分析和支持向量机的特征提取与识别算法,并通过运动、感觉、Broca语言、命名语言功能区以及非功能区的脑电样本对该算法进行验证。验证结果显示,该定位方法中的算法能有效检测出运动、感觉、Broca语言、命名语言功能区以及非功能区的脑电样本,总体识别准确率为93.12%,而且整个处理过程耗时约5分钟。结果表明:该方法在定位大脑多个功能区时具有可行性和高效性,为进一步实现准确、快速、安全的术中大脑功能定位提供了新思路。
【关键词】：术中功能定位 mu节律 high gamma频带 小波变换 支持向量机
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R338
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 脑功能区定位研究的背景11-12
• 1.1.1 大脑功能定位学说的发展11
• 1.1.2 大脑功能定位的临床应用背景11-12
• 1.2 脑功能区定位的现有方法12-15
• 1.2.1 术前脑功能定位方法13
• 1.2.2 术中脑功能定位方法13-14
• 1.2.3 脑功能区定位现有方法存在的局限14-15
• 1.3 基于脑电分析的脑功能区定位研究现状15-16
• 1.4 基于皮质脑电的脑功能区定位算法研究方案16-17
• 1.5 基于皮质脑电的脑功能区定位算法研究目的和意义17-19
• 1.5.1 基于皮质脑电的脑功能区定位算法研究目的17
• 1.5.2 基于皮质脑电的脑功能区定位算法研究意义17-19
• 1.6 论文研究内容及结构19-21
• 1.6.1 论文研究的内容19
• 1.6.2 论文结构安排19-21
• 第二章 大脑功能区定位的基础21-41
• 2.1 生理基础21-25
• 2.1.1 神经系统21-22
• 2.1.2 脑的结构22-23
• 2.1.3 大脑皮层功能区23-25
• 2.2 脑电信号25-30
• 2.2.1 脑电的产生机制25-26
• 2.2.2 脑电信号的采集26-27
• 2.2.3 脑电信号的特点27-28
• 2.2.4 脑电信号的分类28-30
• 2.2.5 事件相关同步化和去同步化30
• 2.3 脑电特征信号的分析方法基础30-40
• 2.3.1 功率谱估计31-35
• 2.3.2 小波变换35-38
• 2.3.3 支持向量机38-40
• 2.4 本章小结40-41
• 第三章 运动功能区mu节律的特征研究41-48
• 3.1 运动功能区mu节律的特异性原理41-42
• 3.2 数据采集42
• 3.3 特征分析与提取42-44
• 3.3.1 特征分析42-43
• 3.3.2 特征提取43-44
• 3.4 结果及分析44-47
• 3.5 本章小结47-48
• 第四章 语言功能区high gamma的特征研究48-54
• 4.1 high gamma频段的相关研究48-49
• 4.2 数据采集49
• 4.3 特征提取49-51
• 4.3.1 预处理49-50
• 4.3.2 特征设计与提取50-51
• 4.4 结果及分析51-53
• 4.5 本章小结53-54
• 第五章 基于多节律特征的功能区定位算法研究54-63
• 5.1 术中功能区定位的研究局限和解决方案54-55
• 5.2 数据采集55-56
• 5.3 多节律特征量的提取56
• 5.4 基于多节律特征量的识别56-58
• 5.4.1 libsvm工具箱56-57
• 5.4.2 模型的训练与测试57-58
• 5.5 识别算法的评价58-59
• 5.5.1 传统评价指标58-59
• 5.5.2 ROC曲线59
• 5.6 结果及分析59-61
• 5.7 讨论61-62
• 5.8 本章小结62-63
• 总结63-66
• 工作总结63-64
• 展望64-66
• 参考文献66-70
• 攻读硕士期间取得的研究成果70-71
• 致谢71-72
• 附表72

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1004066