本文關鍵詞：基于非線性動力學對淺針療法治療失眠患者的腦電特征研究　出處：《福建中醫(yī)藥大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：目的:本文基于非線性動力學的觀點,在淺針治療失眠有效性基礎上,通過觀察在失眠患者山根穴上做淺針推刮前、中、后三個不同時段對16導聯(lián)腦電電信號活動度的影響,分析淺針干預前、中、后不同時段的腦電信號效應腦區(qū),嘗試探討淺針干預影響睡眠的中樞作用機制,并進一步分析運用非線性動力學方法進行的腦電信號數(shù)據(jù)提取方式與統(tǒng)計學方式相結合的數(shù)據(jù)再提取分析的可行性。方法:將符合納入標準的30例失眠患者,安置在安靜的屏蔽室內安靜坐位閉眼休息10分鐘,按照國際標準導聯(lián)安放16導聯(lián)腦電數(shù)據(jù)線,腦電數(shù)據(jù)線安放完畢后,開始采集10分鐘腦電信號(淺針干預前);淺針干預前的數(shù)據(jù)采集完成后,用淺針在山根穴處做連續(xù)刮推動作,干預開始后即開始采集10分鐘腦電信號(淺針干預時);干預時的腦電數(shù)據(jù)采集結束,即開始采集安靜閉眼狀態(tài)下10分鐘腦電信號(淺針干預后);采集結束即停止實驗。研究選取30例失眠患者淺針干預前、中、后三個不同時段的16導聯(lián)腦電電信號作為主要的分析對象,非線性動力學分析方法作為主要的分析手段,近似熵和關聯(lián)維度作為研究大腦活動度的量化指標,應用R軟件運算近似熵及關聯(lián)維度,應用SPSS 20.0統(tǒng)計軟件對近似熵和關聯(lián)維度進行統(tǒng)計再分析,觀察淺針干預對大腦活動度的影響。結果:(1)近似熵:①與淺針干預前對比,淺針干預時腦區(qū)01近似熵顯著性升高(p0.05);②與淺針干預前對比,淺針干預后腦區(qū)C3近似熵顯著性降低(p0.05);③聚類分析結果顯示,淺針干預前失眠患者腦電信號分為兩類,Ⅰ類為:FP1、FP2,Ⅱ類為F3、F4、F7、F8、C3、C4、T3、T4、T5、T6、O1、O2、P3、P4;淺針干預時失眠患者腦電信號分為兩類,Ⅰ類為:FP1、T6,Ⅱ類為O1、O2、F3、F4、F7、F8、C3、C4、T3、T4、T5、T6、P3、P4;淺針干預后失眠失眠患者腦電信號分為兩類,Ⅰ類為:01、O2,Ⅱ 類為C3、C4、F3、F4、F7、F8、FP1、FP2、T3、T4、T5、T6、P3、P4。(2)關聯(lián)維度:①失眠患者腦電信號關聯(lián)維度在三個干預時段的時間主效應上存在顯著差異(p0.05);②與淺針干預前對比,淺針干預過程中F4、P3、O2、F7、T5、FP2、T3腦區(qū)的關聯(lián)維度顯著增加(p0.05),與淺針干預時對比,淺針干預后T4腦區(qū)的關聯(lián)維度顯著降低(p0.05);③因子分析結果顯示,淺針干預前失眠患者腦電信號關聯(lián)維度公因子1特征量累計貢獻率≥80%,淺針干預前失眠患者與F3、F4、C3、C4、F7、F8、FP1、FP2等腦區(qū)相關度高;淺針干預時與淺針干預后失眠患者腦電信號關聯(lián)維度各自公因子1特征量累計貢獻率≥78%,淺針干預時及淺針干預后失眠患者腦電信號與F3、F4、F7、F8、FP1、FP2等腦區(qū)相關度高。結論:1、由近似熵及關聯(lián)維度互證可知,淺針干預主要是通過影響以前額區(qū)、額區(qū)、顳區(qū)為核心的腦電信號,調節(jié)失眠患者的機體經脈營衛(wèi)陰陽平衡狀態(tài)而發(fā)揮治療失眠的作用。2、淺針干預過程使得相應前額區(qū)、額區(qū)、顳區(qū)腦電信號近似熵、關聯(lián)維度降低。3、用非線性動力學的相關術語描述和歸納淺針干預失眠患者的腦電信號的特征,結合聚類分析、因子分析等統(tǒng)計學手段這兩種數(shù)據(jù)處理模式的結合,全面探索干預方式對腦中樞效應影響及其效應腦區(qū),是適用可行的。
【學位授予單位】：福建中醫(yī)藥大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R246.6

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本文編號：1321419