面向精神分裂症的非线性动力学方法研究

发布时间：2017-08-02 23:13

  本文关键词：面向精神分裂症的非线性动力学方法研究

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【摘要】：精神分裂症是对当今人类社会危害最大的精神类疾病之一,其患病比率约占全球人口的千分之七。在我国,精神分裂症病人占所有重型的精神类疾病患者总数的百分之六十。在精神分裂症的治疗方面,临床医学上采用过胰岛素昏迷、电休克、脑部外科切除、抗精神病药物等方法并收获了一定的疗效,然而在整个精神分裂症的诊疗过程中,最薄弱的环节是精神分裂症的确诊。目前的精神分裂诊断主要依靠DSM-Ⅳ、CCMD-3等疾病分类手册以及医师依据经验进行的主观判断,缺乏客观的诊断标准和现代化医疗设备的辅助。运用非线性动力学方法,在脑电信号研究领域为精神分裂症诊断探寻一种更客观、标准的方法是本文的中心内容。 本文中,我们对31名精神分裂症患者与年龄、性别相匹配的正常人的16导联alpha波段脑电信号进行了非线性特征提取。通过计算并对比排列熵、关联维数、柯尔莫戈洛夫熵、功率谱熵等特征来寻找精神分裂症患者与正常人脑电信号之间的差异性,结果表明精神分裂症患者的脑电信号更复杂、更不规律。另外,我们采用了三种计算机分类方法尝试通过脑电信号对两类人群加以区分,最高获得了86.1%的分类成功率。 综上所述,本文以非线性动力学为基础,结合数字信号处理技术对精神分裂患者和正常人群的脑电信号进行了研究。本文中所提到的alpha波段针对性是过去相关领域研究中所忽视的,同时排列熵的方法在精神分裂脑电信号研究领域尚属首次应用。依托我们所采用的特征组合产生的统计学显著差异以及良好的分类结果为这种方法未来走向临床提供了基础。相较于过去的相关研究,我们的研究在数据量、波段针对性、新的非线性特征的使用、方法完备性上更具创新之处。
【关键词】：精神分裂 非线性动力学 alpha波段 排列熵
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R749.3;TN911.7
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 精神分裂症的危害及治疗诊断现状8-10
• 1.1.1 精神分裂症的特点与发病原因8
• 1.1.2 精神分裂症的危害8-9
• 1.1.3 精神分裂症的治疗9-10
• 1.1.4 精神分裂的诊断方法与不足10
• 1.2 脑电信号分析方法在精神分裂诊断方面的应用前景10-12
• 1.3 本文研究意义12-13
• 1.4 研究内容与结构安排13-14
• 第二章 脑电信号基础与分析方法14-21
• 2.1 脑电信号概述14-16
• 2.1.1 脑电信号的研究历史14-15
• 2.1.2 脑电的生理学基础与特征15-16
• 2.2 脑电信号的采集方法16-18
• 2.2.1 10-20脑电信号采集国际标准16-17
• 2.2.2 电极的安放方法17-18
• 2.3 脑电信号分析方法18-20
• 2.3.1 脑电信号的传统分析方法18-19
• 2.3.2 基于非线性动力学的脑电信号分析方法19-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第三章 基于非线性动力学的脑电信号特征提取21-30
• 3.1 非线性动力学系统原理21-23
• 3.1.1 混沌理论21
• 3.1.2 动力学过程与动力学系统分类21-22
• 3.1.3 吸引子特征描述与非线性时间序列分析22-23
• 3.2 基于非线性动力学的脑电信号特征提取23-28
• 3.2.1 排列熵23-25
• 3.2.2 关联维数25-26
• 3.2.3 柯尔莫戈洛夫熵26-28
• 3.2.4 功率谱熵28
• 3.3 本章小结28-30
• 第四章 非线性动力学方法验证与实验结果分析30-45
• 4.1 实验数据采集与预处理30-33
• 4.1.1 实验被试的选择与实验准备30-31
• 4.1.2 脑电信号采集与预处理31-33
• 4.2 非线性动力学特征提取结果33-35
• 4.3 实验结果统计分析35-39
• 4.3.1 特征结果组间差异性分析35-36
• 4.3.2 半球差异性对比36-39
• 4.4 非线性动力学方法有效性讨论39-41
• 4.5 特征结果分类器效果对比41-43
• 4.5.1 特征选择41-42
• 4.5.2 分类器比较42-43
• 4.6 本章小结43-45
• 第五章 总结与展望45-46
• 参考文献46-49
• 在学期间的研究成果49-50
• 致谢50

【共引文献】

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本文编号：611646