本文關(guān)鍵詞：基于現(xiàn)代譜估計的抑郁癥腦電研究

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【摘要】：抑郁癥,以明顯且長期的心情低下作為主要臨床特性,是危害人類健康的常見情感障礙類疾病。目前,國內(nèi)外診斷抑郁癥的主要方法是臨床診斷和評定量表。這些方法只有在達到診斷閾值時才可以生效,而且這類診斷方法難以避免出現(xiàn)被測試者主觀隱瞞等干擾因素,容易導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)偏差。Burger等人的研究表明,抑郁癥患者的腦電信號在不同波段上的功率譜存在與正常人不同的特征。因此,本研究首先通過量表篩選出抑郁癥患者和正常人這兩類群體,然后采集這兩類人群的腦電信號,用現(xiàn)代譜估計方法來分析抑郁癥患者和正常人的腦電,并用樸素貝葉斯和K最鄰近結(jié)點(KNN)這兩種分類算法實現(xiàn)兩類人群的準確分類。具體內(nèi)容如下:1.本研究先通過自評量表和MINI量表篩選實驗人群,并從篩選的人群中選出94名作為本研究的被試,其中抑郁組是47名,另外47名作為正常對照組。在此基礎(chǔ)上,使用3導(dǎo)便攜式腦電設(shè)備采集兩組被試在靜息態(tài)和音頻刺激下的腦電信號,并將其作為本研究的原始數(shù)據(jù);然后采用帶通濾波器對該數(shù)據(jù)進行濾波,并進一步去除眼電,從而得到干凈的腦電信號。2.本文利用現(xiàn)代譜估計中的AR模型Burg算法,對干凈的腦電信號進行功率譜估計,并提取絕對平均功率、重心頻率、最大功率及功率譜熵四個腦電特征,之后采用SPSS對這四個腦電特征做統(tǒng)計分析。統(tǒng)計結(jié)果顯示,抑郁組的功率譜與正常組存在著顯著性差異。3.采用SPSS對兩組被試的自評量表做獨立樣本T檢驗,檢驗結(jié)果表明兩組的量表具有顯著性差異,其中抑郁組的健康問卷(平均值17.81)明顯大于正常組(平均值2.36)。再分別對兩組被試者的自評量表和相應(yīng)的腦電特征做Pearson相關(guān)分析,分析結(jié)果顯示健康問卷與最大功率有很好的相關(guān)性(p=0.02,r=0.338),這表明了本文可以從數(shù)據(jù)的角度去驗證量表的判定結(jié)果。4.選取四個腦電特征組成特征向量,構(gòu)造樸素貝葉斯和KNN分類器,對這兩組被試進行分類。研究結(jié)果表明,抑郁組的絕對平均功率和最大功率明顯高于正常組。因為Alpha波功率譜與大腦活動能力成反比,所以,相對于正常人來說,抑郁癥患者的大腦活動能力弱。Pearson相關(guān)分析得出,自評量表中的健康問卷與腦電的最大功率有良好的相關(guān)性,因此本文可以通過數(shù)據(jù)定量地分析出抑郁癥患者的行為特征。用兩種分類方法對這兩組被試進行分類,分類準確率最高可達70%以上。該研究成果也為抑郁癥臨床診斷提供了一條新的路徑,可以更好地探索潛在抑郁癥風險的預(yù)警理論與方法。
【關(guān)鍵詞】：抑郁癥 功率譜 統(tǒng)計 分類
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R749.4;TN911.7
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 引言10-17
• 1.1 抑郁癥的危害10-11
• 1.2 抑郁癥的識別與診斷11-12
• 1.3 腦電與抑郁癥12-14
• 1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.5 論文的主要工作15-16
• 1.6 論文的結(jié)構(gòu)16-17
• 第二章 實驗數(shù)據(jù)17-22
• 2.1 實驗對象的選擇17-18
• 2.1.1 正常組的選擇17
• 2.1.2 抑郁組的選擇17-18
• 2.2 量表篩選18-20
• 2.3 腦電采集20
• 2.4 實驗方案設(shè)計20-22
• 第三章 譜估計方法22-36
• 3.1 經(jīng)典譜估計22-25
• 3.1.1 自相關(guān)法23
• 3.1.2 周期圖法23-24
• 3.1.3 平均周期圖法24
• 3.1.4 窗函數(shù)法24
• 3.1.5 修正的周期圖求平均法24
• 3.1.6 經(jīng)典譜估計的缺陷24-25
• 3.2 現(xiàn)代譜估計25-27
• 3.2.1 現(xiàn)代譜估計理論25-26
• 3.2.2 MA模型26
• 3.2.3 AR模型26
• 3.2.4 ARMA模型26-27
• 3.2.5 模型選擇27
• 3.3 AR模型分析27-32
• 3.3.1 AR模型譜估計理論27-29
• 3.3.2 AR模型與線性預(yù)測器的關(guān)系29-31
• 3.3.3 AR模型的周期延拓性31-32
• 3.4 AR譜估計的方法32-34
• 3.4.1 功率譜的計算公式32
• 3.4.2 L-D遞推算法32-33
• 3.4.3 Burg遞推算法33-34
• 3.5 階數(shù)選擇34-36
• 3.5.1 FPE34
• 3.5.2 AIC34
• 3.5.3 CAT34-36
• 第四章 數(shù)據(jù)處理與特征提取36-48
• 4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理36-37
• 4.2 特征提取37-40
• 4.2.1 Alpha波的絕對平均功率37-38
• 4.2.2 Alpha波的重心頻率38
• 4.2.3 Alpha波的最大功率38
• 4.2.4 Alpha波的功率譜熵38-40
• 4.3 統(tǒng)計分析40-47
• 4.3.1 量表得分統(tǒng)計分析40-42
• 4.3.2 靜息態(tài)Alpha波特征統(tǒng)計分析42
• 4.3.3 音頻刺激腦電的Alpha波特征的統(tǒng)計分析42-44
• 4.3.4 量表與靜息態(tài)腦電的相關(guān)分析44-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第五章 分類方法48-52
• 5.1 KNN分類方法48-49
• 5.2 樸素貝葉斯分類方法49-50
• 5.3 分類準確率的評估50-51
• 5.4 分類結(jié)果分析51-52
• 第六章 總結(jié)與展望52-53
• 參考文獻53-56
• 在學期間的研究成果56-57
• 致謝57

【相似文獻】

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