基于全局排序模式同步的多通道脑电同步特性分析

发布时间：2018-03-14 05:27

  本文选题：型糖尿病　切入点：轻度认知障碍　出处：《中国生物医学工程学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：脑电同步是脑功能区域整合的重要表现。基于时间序列的排序模式,提出一种简单易行的多通道脑电信号同步分析方法——全局排序模式同步(GMS)。仿真分析显示,该算比基于加权排序互信息的全局同步因子对弱耦合的检测更为灵敏。对26例遗忘型轻度认知障碍和20例认知功能正常的2型糖尿病患者闭眼静息态的脑电信号,采用基于小波增强的独立分量分析算法进行预处理,将32路脑电信号分为前额、中央区、顶区、枕区、左颞和右颞6个区域进行全局同步分析,并利用独立样本t检验对两组被试之间的人口学特征、神经心理学检查和同步值进行统计分析,利用皮尔森线性相关分析研究各区域同步值和认知功能之间的关系。结果显示,糖尿病轻度认知障碍患者与正常对照组相比,各脑区的全局排序模式同步值均减小,尤其是中央区(P0.01)、顶区(P0.05)和枕区(P0.05)有显著性的降低,且前额(r=0.298,P=0.045)、中央区(r=0.327,P=0.026)、顶区(r=0.32,P=0.03)的全局排序模式同步值均与MOCA得分有显著的正相关性,表明GMS是与认知功能下降相关的脑电特征。
[Abstract]:EEG synchronization is an important manifestation of the integration of functional regions of the brain. Based on the sequencing mode of time series, a simple and easy method for synchronous analysis of multichannel EEG signals, the global sorting mode synchronization (GMSS), is proposed. The simulation results show that, This method is more sensitive than the global synchronization factor based on weighted ranking mutual information for weak coupling detection. The EEG signals in 26 patients with amnesia and 20 patients with normal cognitive function in closed eyes were studied. The 32 channel EEG signal is divided into prefrontal, central, parietal, occipital, left temporal and right temporal regions for global synchronization analysis using wavelet enhanced independent component analysis (ICA) algorithm. The demographic characteristics, neuropsychological tests and synchronization values of the two groups were statistically analyzed by independent sample t-test, and the relationship between the synchronous values and cognitive function in different regions was studied by Pearson linear correlation analysis. Compared with the normal control group, the synchronism of the global ordering pattern in the patients with mild cognitive impairment decreased, especially in the central area (P0.01), the parietal area (P0.05) and the occipital area (P0.05). There was a significant positive correlation between the synchronism of global ordering pattern and MOCA score in the prefrontal squid (0.298), the central region (0.327) and the top (0.32), indicating that GMS is the feature of EEG associated with the decline of cognitive function.
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;北京师范大学认知神经科学和学习国家重点实验室;中国人民解放军火箭军总医院神经内科;
【基金】：国家自然科学基金(61102005,61271142) 河北省自然科学基金(F2014203132) 河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2015095)
【分类号】：R749.1;TN911.6

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