高频脑电信号的非线性动力学参数分析

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大脑是人体最重要,也是最复杂的生理器官,它是人类思维活动的物质基础,是神经活动的中心。利用电极从大脑皮层拾取的脑电信号携带有丰富的大脑活动信息,它是众多的神经细胞产生的电冲动,综合反映了大脑功能状态,使得对脑电信号的研究成为现代科学的一大热门课题。脑电信号是混沌信号,它具有广泛的非线性动力学特征,这一观点已经得到学术界的证实与认同,因此可以应用非线性动力学方法来分析脑电信号,并快速有效地提取脑电信号的非线性动力学特征参数,探索这些参数与脑功能障碍或疾病的关系,并可在临床上利用这些参数指标来实现对脑功能的评价、脑疾病的诊断和脑疾病康复过程中的监测与检查。 本研究课题是以非线性动力学理论为理论基础,在广泛研究国内外有关脑电研究的现状和分析方法的基础上,对脑电信号的非线性动力学的理论与方法作了详细的分析与研究。本论文的主要工作和结论包括:(1)对混沌的性质与特征、混沌时间序列的非线性动力学特征作了详细的分析与研究,对脑电信号的混沌特征作了方法上的论证。(2)对原始脑电信号的预处理是对脑电进行分析与计算的前提与基础。本研究中首先利用数字滤波技术对原始脑电时间序列中的50Hz工频干扰和基线漂移进行了滤除,减小了干扰信号对计算结果的影响;利用脑电40Hz阵发性理论实现了对有效脑电数据的选择,改善了数据分析结果的稳定性和可靠性。(3)传统的G-P方法是建立在相空间重构理论基础上的相关维数计算方法,本文通过对其方法的改进使得其计算速度得到了较大的提高,增强了实际应用的可行性;对相空间重构过程中嵌入维数和延迟时间这两个重要参数的选择问题进行了讨论,完成了对最佳嵌入维数和最佳延迟时间的确定;对计算相关维数过程中数据长度、线性拟和区域和信号的幅度等因素对相关维数计算结果的影响进行了讨论,并对这些参数的确定给出了指导性意见。(4)常用的计算时间序列最大Lyapunov指数的方法是基于演化理论的Wolf方法,这种方法具有计算量大、抗干扰能力弱等缺陷。通过对比发现,Pince提出的小数据量法可以有效地克服这些缺陷,并能保持时间序列特征描述的稳定性。(5)近似熵和复杂度作为描述脑电信号复杂性测度的指标,它具有抗干扰能力强、计算简单和数据量小等优点,结果表明其用于刻画思维脑电以及区分正常样本与病例样本时都有较好的区分度。(6)以30个正常人样本和26个病人样本为原始实验数据,选择了其中可以<WP=5>分析计算的20个正常人样本和20个病人样本数据为对象,计算了它们的分数维值、Kolmogorov复杂度、Lyapunov指数和近似熵四个动力学指标,并对不同样本与状态下的计算结果进行了对比分析后发现:思维状态下的分数维值明显大于安静状态下的数值,复杂思维状态下的分数维值明显大于简单思维状态下的数值,正常人的数值明显大于病人的分数维值,病人在不同状态下的分数维值差异较小,区分度不明显;Kolmogorov复杂度和近似熵的对比结果与分数维值的对比结果相似,而Lyapunov指数的对比结果与分数维值的对比结论刚好相反;在对不同情况下大脑的左右侧动力学参数的统计结果存在明显的差异。
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