孤獨癥是一種神經(jīng)系統(tǒng)疾病,通常發(fā)病于發(fā)育早期,往往影響患者的認知、情感、運動和社會交往,其發(fā)病原因不明,可能包含遺傳、環(huán)境等因素。近些年來,孤獨癥患者的人數(shù)日益增長,受到了社會各界的廣泛關(guān)注。然而目前對孤獨癥患者的診斷,主要依靠量表的評估和行為的觀察等,主觀性較強,缺乏客觀指標。因此尋求潛在的客觀指標對孤獨癥進行更加精確的診斷顯得十分重要。腦電圖是一種操作方便、無創(chuàng)的記錄大腦頭皮點位波動的技術(shù),具備毫秒的時間分辨率,可反映大腦不同狀態(tài),已廣泛應(yīng)用于各種神經(jīng)疾病的研究,本文利用靜息態(tài)腦電技術(shù)對孤獨癥兒童開展研究。主要基于SSA算法提取腦電特征,為孤獨癥兒童的腦發(fā)育評估提供輔助診斷指標。本研究納入80名兒童,其中包括40名孤獨癥兒童和相匹配的40名正常兒童。首先對得到的腦電信號進行肌電、呼吸等偽跡的預(yù)處理,以此得到較為干凈的腦電數(shù)據(jù)。然后,通過SSA算法對腦電信號進行分解和重構(gòu),去除噪聲分量,提取期望的節(jié)律;采用頻域和時域方法提取腦電特征并進行分類。之后,在SSA算法的基礎(chǔ)上,研究個體化峰值頻率及節(jié)律,并提取時域相對能量特征,探索孤獨癥兒童和正常兒童的個體化差異,并進行相關(guān)性分析及分類算法... 

【文章來源】：河北大學河北省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

腦電采集

河北大學碩士學位論文14圖2-2經(jīng)預(yù)處理前后的腦電圖在本章對腦電信號進行預(yù)處理后，本文將對其進行進一步的分析，第三、第四章的主要流程圖如下所示：圖2-3第三、四章節(jié)主要算法流程圖

河北大學碩士學位論文14圖2-2經(jīng)預(yù)處理前后的腦電圖在本章對腦電信號進行預(yù)處理后，本文將對其進行進一步的分析，第三、第四章的主要流程圖如下所示：圖2-3第三、四章節(jié)主要算法流程圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于奇異值分解和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別[J]. 王艷花,楊靜.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2019(12)
[2]基于奇異譜分析方法的孤獨癥兒童腦電信號特征提取及分類[J]. 趙杰,宋佳佳,陳賀,李小俚,康健楠.  科學通報. 2019(11)
[3]孤獨癥兒童腦電與眼動追蹤研究[J]. 韓俊霞,康健楠,歐陽高翔,佟禎,丁萌,張丹,李小俚.  科學通報. 2018(15)
[4]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J]. 周飛燕,金林鵬,董軍.  計算機學報. 2017(06)
[5]腦電圖應(yīng)用的研究進展[J]. 郭進,衛(wèi)曉妮.  陜西師范大學繼續(xù)教育學報. 2007(02)

博士論文
[1]腦電Alpha節(jié)律研究[D]. 熊紅川.電子科技大學 2010

碩士論文
[1]基于深度學習的音樂感知研究[D]. 王爽.長春理工大學 2018
[2]基于S變換和深信度網(wǎng)絡(luò)的自動癲癇檢測[D]. 陳麗艷.山東大學 2017



本文編號：3560631