【摘 要】
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孤独症谱系障碍是一种伴随社交障碍、言语障碍和重复刻板行为三大主要特征的神经障碍性疾病,对患者家庭及社会造成严重负担,分析孤独症脑功能状态,进一步实现孤独症脑调控是一项有意义的工作。脑电信号反映大脑皮层电生理活动,是分析脑功能状态的主要依据。近似熵、样本熵、排序熵可以表征脑电信号非线性复杂程度,多尺度熵则可以从不同尺度分析脑电信号复杂程度。针对多尺度熵在尺度化过程中存在的信息丢失问题以及多重多尺度熵
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孤独症谱系障碍是一种伴随社交障碍、言语障碍和重复刻板行为三大主要特征的神经障碍性疾病,对患者家庭及社会造成严重负担,分析孤独症脑功能状态,进一步实现孤独症脑调控是一项有意义的工作。脑电信号反映大脑皮层电生理活动,是分析脑功能状态的主要依据。近似熵、样本熵、排序熵可以表征脑电信号非线性复杂程度,多尺度熵则可以从不同尺度分析脑电信号复杂程度。针对多尺度熵在尺度化过程中存在的信息丢失问题以及多重多尺度熵将每个尺度上的多重序列平等对待的问题。本文提出了一种加权多重多尺度熵算法,该算法在每个尺度上构建多重序列,结合该尺度的均值粗粒化序列,将其相关系数视为权重,重构每个尺度的样本熵,从而得到加权多重多尺度熵。加权多重多尺度熵克服了多尺度熵的信息丢失问题,考虑了每重序列的贡献率,减小了尺度间的波动,使熵值结果更稳定。在实现孤独症与正常儿童脑电特征提取和分类评估的过程中,与多尺度熵和多重多尺度熵相比,加权多重多尺度熵的标准差更小,分类准确率更高,分别高出了12.25%和8.31%,证明加权多重多尺度熵可以有效地提取脑电信号特征。针对孤独症与正常儿童静息态脑电信号,分析其近似熵、样本熵、排序熵、多尺度熵、多重多尺度熵与加权多重多尺度熵,结果表明孤独症与正常儿童脑电特征量在FP1、FP2、F3、F7、F8、C3通道存在较大差异,且具有统计学意义(P<0.05),说明前额叶(FP1、FP2)和前颞叶(F7、F8)可以作为分析孤独症与正常儿童脑功能状态的敏感脑区。对试验组孤独症儿童与相应的对照组儿童进行为期五周,每周两次的经颅直流电刺激,分析其脑电信号特征,结果表明试验组在脑调控后脑电特征量在FP1、FP2、F3、F4、F7、F8、T3、T5、T6、C3、P3、P4、O2通道有较大变化,在FP1、FP2、F3、F7、F8通道具有统计学意义(P<0.05),表明经颅直流电刺激可以帮助孤独症实现脑调控,ABC量表得分与家长反馈的患者状态支持了该结论。而对照组脑调控结果无显著变化。
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