【摘 要】
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采用复杂性分析中的样品熵算法,计算并分析了受试者在单任务事件以及双任务事件活动过程中的神经电生理数据.在利用样品熵算法对短时程(秒)脑电数据的复杂度和规则度进行计算
【机 构】
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南开大学生命科学学院,南开大学医学院
【基金项目】
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中国科学院资助项目，the Tianjin Municipal Science and Technology Commission
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采用复杂性分析中的样品熵算法,计算并分析了受试者在单任务事件以及双任务事件活动过程中的神经电生理数据.在利用样品熵算法对短时程(秒)脑电数据的复杂度和规则度进行计算之前,首先应用了代替数据分析法,以排除所分析的实验数据是由线性加随机部分构成.所有的实验数据分别在单任务和双任务等不同的生理条件下采集.其中单任务为一个听觉辨别任务;双任务有两种形式,分别为听觉任务和不同的震动任务的结合.计算结果显示,任何一种双任务过程中脑电信号的熵值都明显的低于单任务状态时脑电信号的熵值(P＜0.05～0.001).研究表明
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