基于改进的k-最近邻网络的癫痫脑电信号分析

发布时间：2017-06-18 14:09

  本文关键词：基于改进的k-最近邻网络的癫痫脑电信号分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：当前复杂网络的研究已经成为脑电信号研究的热点。因为脑电网络产生的时间序列保存了网络结点信息,因此研究网络产生的时间序列同样能够达到研究癫痫脑电信号的目的。基于此,本文提出了一种基于改进的k-最近邻网络产生时间序列来分析癫痫脑电信号的方法。研究结果表明,研究网络产生的时间序列的功率谱比直接研究原始癫痫脑电信号的功率谱更容易区分正常人和癫痫患者。此外,研究改进的k-最近邻网络的聚类系数也能区分正常人和癫痫患者。通过本文研究结果,期望能够为癫痫研究及其今后的临床诊断提供相关参考依据。
【作者单位】： 南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室;南京军区南京总医院;陕西师范大学物理学与信息技术学院;中国药科大学理学院;
【关键词】： 改进的k-最近邻网络 时间序列 癫痫 脑电信号分析
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61271082,61401518,31671006) 江苏省重点研发计划资助项目(BE2015700,BE2016773) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20141432) 江苏省高校自然科学研究重大项目(16KJA310002) 南京军区南京总医院基金资助项目(2014019) 南京市医疗卫生科技计划资助项目(201503009) 中国药科大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(FY2014LX0039)
【分类号】：R742.1;R741.044
【正文快照】： 2(南京军区南京总医院,南京210002)3(陕西师范大学物理学与信息技术学院,西安710062)4(中国药科大学理学院,南京210009)项目(FY2014LX0039)引言癫痫是一种常见的由于神经功能异常而引起的脑部疾病,全世界的癫痫患者数量约有5 000万[1-2]。癫痫发作是由大脑的异常放电所引起的,

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 谈志强 ,罗晓曙;脑电信号的非线性动力学和现代谱分析方法研究进展[J];广西医学;2003年03期

2 梅村，何育芬;脑电信号的自适应分段和分类存档[J];北京邮电大学学报;1994年01期

3 孟欣,邵颉,欧阳楷,谭郁玲;脑电信号的复杂度在睡眠分期中的应用[J];山东生物医学工程;1998年01期

4 刘建成,蔡湛宇;脑电信号(EEG)分析方法的现状与发展[J];中国医学物理学杂志;1998年04期

5 傅金阶,罗晓曙,谈志强,郭维,马东坡,王力虎,韦保林;邻域比较数字滤波——一种对脑电信号进行滤波的有效方法[J];临床神经电生理学杂志;2001年02期

6 王永红，董为伟，杨浩;脑电信号混沌态的初步临床研究[J];重庆医科大学学报;1997年04期

7 季忠,秦树人,彭丽玲;脑电信号的现代分析方法[J];重庆大学学报(自然科学版);2002年09期

8 周卫东，张敏琼，赵仕忠，马保福，熊伟，高杰;脑电信号反馈控制装置的设计[J];山东电子;1995年03期

9 徐强,吴芝芳,郑旭媛,蒋景英,赵静波,陈士骏,陶华英;脑电信号的混沌分析[J];中国医学物理学杂志;1997年01期

10 季忠,曹怡,秦树人;应用多分辨率小波变换提取脑电信号异常节律[J];重庆大学学报(自然科学版);2002年07期

中国重要会议论文全文数据库 前2条

1 薛蕴全;王秋英;王宏;;脑电信号的动态时空响应拓扑图[A];中国仪器仪表学会第三届青年学术会议论文集（上）[C];2001年

2 张壹;田力丰;贾莲凤;;一种基于小波变换的脑电信号特征分析方法[A];2004全国测控、计量与仪器仪表学术年会论文集（下册）[C];2004年

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 吴玉鹏;AR谱在皮层痫样脑电信号分析应用[D];河北医科大学;2015年

2 陈东伟;非线性动力学、因果脑网络与聚类稳定性在脑电信号分析中的应用研究[D];太原理工大学;2015年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 唐其彪;基于脑电信号的自动睡眠分期研究[D];广东工业大学;2016年

2 段灵修;基于ARMA过程的自发脑电过滤方法研究[D];福州大学;2014年

3 倪美静;睡眠脑电信号的同步性分析方法研究[D];燕山大学;2016年

4 王琼颖;脑电信号的非线性动力学分析及其在睡眠分期中的应用[D];哈尔滨工业大学;2015年

5 陈彦峰;睡意对脑电信号的影响[D];兰州理工大学;2013年

6 胡艳婷;基于脑电信号分析的一类复杂系统故障特征提取方法的研究[D];河北科技大学;2014年

7 徐健;多路脑电信号无线采集系统的设计[D];山东师范大学;2015年

8 薛吉星;多通道脑电信号采集与处理系统研究[D];华南理工大学;2015年

9 张强;基于熵测度与支持向量机的脑电信号分类方法研究[D];山东大学;2014年

10 梅意城;基于脑机接口技术的手臂康复研究[D];北京工业大学;2014年

  本文关键词：基于改进的k-最近邻网络的癫痫脑电信号分析，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：459587