脑卒中后抑郁患者脑电信号长时程相关性分析
本文关键词: 脑卒中后抑郁 受损半球 脑电 长时程相关性 去趋势波动分析 出处:《仪器仪表学报》2017年06期 论文类型:期刊论文
【摘要】:为调查单侧半球损伤的脑卒中后抑郁患者脑电宽频振荡的长时程相关特性,利用去趋势波动分析这一可量化反映脑电信号长时程相关性的方法,研究了18例脑卒中后抑郁患者(8例左半球受损,10例右半球受损),22例脑卒中后无抑郁患者(12例左半球受损,10例右半球受损)宽频带(0.6~46 Hz)脑电信号在0.2~3 s时间尺度下的长时程相关特性。研究发现,虽然左半球受损抑郁患者较右半球受损患者抑郁情况更为严重,但是仅有右半球受损抑郁患者脑电信号长时程相关性在抑郁相关的脑区有显著性减弱,这暗示了不同半球受损脑卒中患者PSD发生的机制不同,PSD与脑卒中受损部位间存在着复杂的关系。
[Abstract]:For the long depression EEG oscillations survey stroke broadband unilateral hemisphere injury after time correlation, using detrended fluctuation analysis method this can reflect the long range correlation of EEG, depression of 18 stroke patients (8 cases of left hemisphere damage, 10 cases of right hemisphere damage), 22 cases of post-stroke non depression patients (12 cases of left hemisphere damage, 10 cases of right hemisphere damage) broadband (0.6~46 Hz) process related characteristics of EEG signal in 0.2~3 s under long time scale. The study found that although the left hemisphere damaged patients with depression than the right hemisphere damaged patients with depression is more serious however, only the right hemisphere damaged brain EEG depression in patients with long term correlation in depression were significantly decreased, suggesting different mechanisms of impaired hemisphere stroke patients PSD different, PSD and stroke damaged parts between the complex Relationship.
【作者单位】: 天津市人民医院康复医学科天津市康复医学研究所;天津大学精仪学院生物医学工程系;
【基金】:天津市卫计委科技攻关项目(14KG107)资助
【分类号】:R743.3;TN911.6
【正文快照】: 1引言人类大脑是自然界中最为复杂的系统之一,通常表现出丰富的时空动力学特征,不同频率的脑电(Electroencephalogram,EEG)信号反映这些特征的变化。已有研究证实不同频率和幅值的神经振荡存在着长时程相关性(long-range temporal correlations,LRTC),有利于大脑皮层神经网络
【参考文献】
相关期刊论文 前4条
1 郭湛超;覃玉荣;赵隆;;视觉通路下闪光刺激对SSVEP影响的仿真研究[J];电子测量与仪器学报;2016年04期
2 纪俐;王宏;张驰;化成城;刘冲;;驾驶员脑电特征与手臂操纵驾驶行为研究[J];仪器仪表学报;2015年09期
3 杨帮华;章云元;何亮飞;李华荣;王倩;;脑机接口中基于ICA-RLS的EOG伪迹自动去除[J];仪器仪表学报;2015年03期
4 李学华;蒲文栋;余华;杨睿;;儿童多动症脑电生物反馈治疗系统[J];电子测量与仪器学报;2008年S2期
【共引文献】
相关期刊论文 前6条
1 王春方;孙长城;明东;杜金刚;;脑卒中后抑郁患者脑电信号长时程相关性分析[J];仪器仪表学报;2017年06期
2 张朕;姜劲;傅嘉豪;曹勇;焦学军;;基于功能近红外光谱的多生理脑力疲劳检测[J];仪器仪表学报;2017年06期
3 杨默涵;陈万忠;李明阳;;基于总体经验模态分解的多类特征的运动想象脑电识别方法研究[J];自动化学报;2017年05期
4 甘霖;;运动疲劳后人体脑区脑电功率谱特征的反应分析[J];科学技术与工程;2017年03期
5 谭志伟;谢云;苏镜;;脑电情感信号正确提取仿真[J];计算机与现代化;2017年01期
6 郭湛超;覃玉荣;赵隆;;视觉通路下闪光刺激对SSVEP影响的仿真研究[J];电子测量与仪器学报;2016年04期
【二级参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 纪俐;王宏;张驰;化成城;刘冲;;驾驶员脑电特征与手臂操纵驾驶行为研究[J];仪器仪表学报;2015年09期
2 常文文;王宏;;基于P300幅值几何差和脑网络特征的测谎方法研究[J];仪器仪表学报;2015年04期
3 孙伟;初婧;丁伟;李瑞豹;;基于IMU旋转的MEMS器件误差调制技术研究[J];电子测量与仪器学报;2015年02期
4 汪少初;刘昱;郝文飞;刘开华;路文平;;基于惯性传感的人员行进动作识别方法[J];电子测量与仪器学报;2014年06期
5 赵丽;董燕丽;郭旭宏;;α波和运动想象的混合范式脑-机接口系统[J];电子测量与仪器学报;2014年06期
6 王江;张惠源;李芳;张兵文;李鹏;;脑机接口中半监督学习算法研究[J];电子测量技术;2014年05期
7 王斐;王少楠;王惜慧;彭莹;杨乙丁;;基于脑电图识别结合操纵特征的驾驶疲劳检测[J];仪器仪表学报;2014年02期
8 白保东;刘健;柯丽;郭红宇;;基于时空ICA的脑功能成像思维干扰消除[J];仪器仪表学报;2013年09期
9 王福旺;王宏;;长途客车驾驶员疲劳状态脑电特征分析[J];仪器仪表学报;2013年05期
10 杨帮华;陆文宇;何美燕;刘丽;;脑机接口中基于WPD和CSP的特征提取[J];仪器仪表学报;2012年11期
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 江拥军;康涛生;肖雁;;卒中后抑郁119例临床分析[J];军医进修学院学报;2010年04期
2 朱建中;周兆新;张恒;;音乐疗法对脑卒中后抑郁患者的康复作用[J];中国康复;2010年06期
3 朱荣彦;杨建芳;许尊贵;许月琨;卢海丽;侯永革;刘翠平;;全程心理干预对卒中后抑郁的影响[J];临床荟萃;2011年12期
4 易进;贺建华;;脑卒中后抑郁的诊治[J];临床药物治疗杂志;2012年02期
5 张疏;罗本燕;;关注卒中后抑郁的识别与治疗[J];中国卒中杂志;2012年10期
6 关健伟,巫志明,邹劲;脑卒中后抑郁与康复[J];湛江医学院学报;1993年Z1期
7 张志s,
本文编号:1465346
本文链接:https://www.wllwen.com/yixuelunwen/shenjingyixue/1465346.html