本文關(guān)鍵詞：基于循環(huán)譜和樣本熵的癲癇腦電信號(hào)定位算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：癲癇是腦內(nèi)神經(jīng)元陣發(fā)性異常的臨床表現(xiàn),具有反復(fù)性、突發(fā)性和暫時(shí)性等特點(diǎn)。腦電圖作為研究癲癇發(fā)作特征的重要工具,其所反映的發(fā)作信息是其他生理學(xué)方法所不能提供的。信號(hào)處理技術(shù)和模式識(shí)別方法能夠?qū)Πd癇腦電信號(hào)快速精確的定位,對(duì)于減輕醫(yī)生負(fù)擔(dān)并提高癲癇的診斷效率具有重要意義。根據(jù)目前國(guó)內(nèi)外癲癇腦電信定位算法的研究取得了一定的進(jìn)展,同樣也存在些問(wèn)題：1)腦電信號(hào)屬于復(fù)雜微伏級(jí)非平穩(wěn)信號(hào),極容易受到干擾信號(hào)影響,傳統(tǒng)的特征提取不能保證算法的有效性；2)多導(dǎo)聯(lián)腦電信號(hào)的巨大數(shù)據(jù)處理量導(dǎo)致一般算法的實(shí)時(shí)性不高；3)單憑某一項(xiàng)信號(hào)特征實(shí)現(xiàn)癲癇腦電信號(hào)定位,可能會(huì)出現(xiàn)誤判,定位的精確度有待提高。本文提出了一種基于循環(huán)譜和樣本熵分析的癲癇腦電信號(hào)檢測(cè)定位算法,以滿(mǎn)足臨床醫(yī)學(xué)中對(duì)癲癇高危人群致癇灶的定位。采用主成分分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮,解決了多導(dǎo)聯(lián)腦電信號(hào)同時(shí)處理及熵值分析方法帶來(lái)的巨大數(shù)據(jù)處理量問(wèn)題,保證了算法的實(shí)時(shí)性；采用工頻陷波器和FIR數(shù)字濾波器對(duì)采集的腦電信號(hào)預(yù)處理降低諧波及其他干擾對(duì)定位的影響,保證了算法的有效性；采用主成分分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮方,保證了算法的實(shí)時(shí)性；癲癇腦電信號(hào)的循環(huán)譜密度大于正常腦電信號(hào),能夠?qū)Πd癇腦電信號(hào)進(jìn)行初步定位；熵值分析作為經(jīng)典的非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)分析方法,能有效地腦電信號(hào)的特征。結(jié)合兩種方法最終實(shí)現(xiàn)癲癇腦電信號(hào)的快速精確的定位。對(duì)臨床拿到的數(shù)據(jù)處理,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法精確度度和靈敏度度良好,有助于臨床癲癇病灶定位。對(duì)癲癇病灶的的術(shù)前定位有重要意義。
【關(guān)鍵詞】：多導(dǎo)聯(lián)腦電信號(hào) 主成分分析 循環(huán)譜 樣本熵
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：R742.1;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容15-17
• 第二章 腦電信號(hào)采集及算法流程分析17-23
• 2.1 腦電信號(hào)特征及分類(lèi)17-18
• 2.2 腦電信號(hào)的采集18-20
• 2.3 基于循環(huán)譜和樣本熵的癲癇腦電信號(hào)定位算法實(shí)現(xiàn)流程20-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第三章 腦電信號(hào)預(yù)處理23-36
• 3.1 腦電信號(hào)中的噪聲及干擾源23-24
• 3.2 多導(dǎo)聯(lián)腦電信號(hào)的PCA處理24-30
• 3.3 腦電信號(hào)工頻陷波和帶通濾波處理30-32
• 3.4 腦電信號(hào)預(yù)處理結(jié)果及分析32-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第四章 基于循環(huán)譜的癲癇腦電信號(hào)特征提取36-42
• 4.1 循環(huán)譜理論36-39
• 4.1.1 腦電信號(hào)的循環(huán)譜分析37
• 4.1.2 改進(jìn)的循環(huán)譜分析法37-38
• 4.1.3 改進(jìn)的循環(huán)譜算法性能分析38-39
• 4.2 基于循環(huán)譜的腦電信號(hào)提取算法實(shí)現(xiàn)39-40
• 4.3 循環(huán)譜特征提取結(jié)果及分析40-41
• 4.4 本章小結(jié)41-42
• 第五章 基于小波分解和樣本熵的癲癇腦電信號(hào)特征提取42-58
• 5.1 小波變換42-51
• 5.1.1 小波變換理論42-48
• 5.1.2 腦電信號(hào)小波分解48-49
• 5.1.3 小波分解結(jié)果49-51
• 5.2 樣本熵分析原理51-53
• 5.3 腦電信號(hào)的樣本熵值對(duì)比53-57
• 5.4 本章小結(jié)57-58
• 結(jié)論與展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 致謝64

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