基于振幅-周期二维特征的脑电样本熵分析

发布时间：2017-10-05 00:10

  本文关键词：基于振幅-周期二维特征的脑电样本熵分析

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【摘要】：样本熵可以有效反映一维时间序列中新模式的生成概率,但缺乏对二维序列复杂度的表征能力.基于对传统样本熵方法的改进,提出一种在振幅-周期二维空间描述波形复杂度的方法,二维样本熵反映了波形振动在振幅-周期空间中新模式的生成概率.通过仿真实验证明了这种方法描述波形复杂度的有效性,当波形的复杂度特征表现为振幅-周期的交互作用时,二维样本熵对复杂度的描述比一维条件下的样本熵更加有效.基于二维样本熵对抑郁症组和对照组的脑电复杂度进行分析,结果表明,抑郁症组在Alpha频段左侧顶区和左侧枕区的二维样本熵显著低于对照组,表明在上述频段和位置,抑郁症患者脑电中新模式的生成概率显著低于正常人,这一特征可能成为抑郁症的潜在生物标记.
【作者单位】： 北京工业大学北京未来网络科技高精尖创新中心;北京工业大学国际WIC研究院;磁共振成像脑信息学北京市重点实验室;脑信息智慧服务北京市国际科技合作基地;前桥工业大学生命科学与信息工程系;
【关键词】： 样本熵 二维 脑电 抑郁症
【基金】：国家重点基础研究发展计划(批准号:2014CB744600) 国家国际科技合作专项(批准号:2013DFA32180) 国家自然科学基金(批准号:61420106005,61272345)资助的课题~~
【分类号】：R749.4;O211.61
【正文快照】： 1引言 近似熵(approximate entropy,Ap En)是20世纪90年代初由Pincus提出的,其物理意义是当系统中的模式维数发生变化时,时间序列产生出新模式的概率大小,产生出新的模式概率越大,系统复杂度越大,Ap En值也就会越大[1].为消除Ap En中向量自身比较造成的误差,Richman等[2]对传

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本文编号：973635