基于多变量Granger因果分析研究癫痫发作间歇期痫样EEG在δ频段的功能连接网络

发布时间：2024-05-19 23:44

　　研究目的：颞叶癫痫EEG的δ频段是与癫痫发作相关的特征频段,鉴于以往的研究尚未发现在癫痫发作间歇期EEG在δ频段存在过度放电传导的功能网络。本论文基于频域多通道Granger因果分析,研究颞叶癫痫发作间歇期的痫样放电EEG在δ频段的过度放电的功能网络,为研究颞叶癫痫发病的过度放电机制提供支持。 研究方法： 1.实验数据：数据来自天津市神经病学研究所,分别来自9名颞叶癫痫患者在发作间歇期的痫样放电、非痫样放电以及9名正常对照受试者。每名受试者分别记录10段各20s的16通道EEG信号。 2.数据预处理：分为三组：癫痫发作间歇期痫样放电组；非痫样放电组；正常对照组。从每个通道原始EEG中分别减去相应的趋势拟合项,获得零均值的EEG；同时去除伪迹和工频干扰。 3.应用短时傅里叶变换对各个通道的EEG进行时频分析,计算每段数据16通道的平均EEG能量在不同频域的分布,获取能量分布集中的频段范围。 4.应用带通滤波获取EEG的各频段的分量,其中δ分量频域在(0.5～4Hz)。 5.基于多变量频域Granger因果方法研究EEGs信号在δ频段的功能连接网络 应用多变量自回归(Multivariat...

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
Abstract
縮略语/符号说明
第1章 前言
    1.1 癫痫及癫痫EEG特征
    1.2 研究背景
        1.2.1 Granger因果关系分析
        1.2.2 基于多变量回归(MVAR)模型的Granger因果关系分析
        1.2.3 直接因果关系检测(Direct Causality,DC)
        1.2.4 BC(Betweenness Centrality,BC)度量值
    1.3 研究目的
    1.4 研究内容
    1.5 论文的结构
    1.6 论文的创新点
第2章 原理与方法
    2.1 实验数据
    2.2 EEG数据预处理
        2.2.1 伪迹剔除
        2.2.2 去除基线漂移
    2.3 EEG时频分析
    2.4 基于MVAR模型的频域Granger因果关系分析
    2.5 直接因果关系检测(DC)
    2.6 计算节点在因果网络中的重要性(BC)
    2.7 统计学处理方法
第3章 结果
    3.1 痫样放电组、非痫样放电组和正常对照组的EEG时频分析
    3.2 基于MVAR模型Granger因果分析的EEG 6频段的功能连接
        3.2.1 痫样放电组EEG δ频段的因果分析
        3.2.2 正常对照组EEG δ频段的因果分析
        3.2.3 非痫样放电组EEG δ频段的因果分析
        3.2.4 三组因果关系度量值比较的t检验
    3.3 EEGθ、α、β频段的因果关系分析
        3.3.1 痫样放电组EEG的因果分析
        3.3.2 正常对照组EEG的因果分析
        3.3.3 非痫样放电组EEG的因果分析
        3.3.4 三组因果关系度量值比较的t检验
第4章 结论与讨论
    4.1 结论
    4.2 讨论
        4.2.1 基于MVAR模型和BIAR模型的因果分析
        4.2.2 颞叶癫痫发作间歇期痫性EEG分析δ频段的功能连接
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
综述
    综述参考文献
致谢



本文编号：3978630