本文選題：腦電圖　切入點(diǎn)：腦電噪聲　出處：《西北大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著生物神經(jīng)科學(xué)與信息科學(xué)等領(lǐng)域的飛速發(fā)展,基于腦電信號(hào)的相關(guān)研究已經(jīng)成為重要課題。腦電圖是大腦電活動(dòng)的記錄,它包含著大量的生理、心理和病理信息,在研究人腦功能、行為意識(shí)、康復(fù)工程,尤其在癲癇、阿爾茨海默癥等腦部疾病診斷方面的工作有著顯著的作用。事實(shí)上,從腦電圖儀記錄的腦電信號(hào)極易受到非腦神經(jīng)組織及周圍環(huán)境等干擾而形成多種腦電噪聲,這些噪聲往往會(huì)影響腦電信號(hào)的處理與分析。因此,關(guān)于腦電信號(hào)噪聲去除方法的研究已成為一個(gè)熱點(diǎn)領(lǐng)域。盡管目前已有很多研究在去除腦電噪聲方面有了很大進(jìn)展,但許多算法仍存在人工辨別噪聲、選取干凈參考噪聲及輔助一定方法識(shí)別腦電噪聲等問(wèn)題。鑒于此,本文提出了基于獨(dú)立分量分析和小波閾值的腦電信號(hào)自動(dòng)去噪方法,并通過(guò)結(jié)合已有的特征提取方法和超限學(xué)習(xí)機(jī)完成癲癇性發(fā)作的自動(dòng)檢測(cè),從而對(duì)所提出的腦電信號(hào)去噪方法的可行性與有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。主要研究?jī)?nèi)容如下:第一章系統(tǒng)闡述了腦電信號(hào)去噪方法的研究背景與問(wèn)題,以及國(guó)內(nèi)外有關(guān)腦電信號(hào)去噪方法的研究現(xiàn)狀。第二章分別介紹了獨(dú)立分量分析的數(shù)學(xué)背景、信息論基礎(chǔ)及基本模型等相關(guān)理論,并對(duì)基于獨(dú)立分量分析的相關(guān)算法的原理進(jìn)行了推導(dǎo)。第三章首先介紹了腦電圖的采集過(guò)程與腦電信號(hào)所具有的基本特征;其次說(shuō)明了腦電信號(hào)噪聲去除的過(guò)程,主要包括ICA分解、含噪獨(dú)立源信號(hào)的識(shí)別、小波閾值方法。第四章闡述了癲癇性發(fā)作的自動(dòng)檢測(cè)流程,通過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析了本文提出的腦電信號(hào)去噪方法的可行性和有效性。
[Abstract]:With the rapid development of biological neuroscience and information science, the related research based on EEG has become an important subject. EEG is a record of brain electrical activity, which contains a lot of physiological, psychological and pathological information. In the study of human brain function, behavioral awareness, rehabilitation engineering, especially in the diagnosis of epilepsy, Alzheimer's disease and other brain diseases. In fact, EEG signals recorded from electroencephalograph are easy to be disturbed by non-brain nerve tissue and surrounding environment, which often affect the processing and analysis of EEG signals. The research on the methods of EEG noise removal has become a hot field. Although many researches have made great progress in the removal of EEG noise, many algorithms still have artificial noise discrimination. Selecting clean reference noise and auxiliary certain method to identify EEG noise and so on. In view of this, this paper proposes an automatic denoising method of EEG signal based on independent component analysis and wavelet threshold. And through the combination of existing feature extraction methods and out-of-limits learning machine to complete the automatic detection of epileptic seizures, Thus, the feasibility and effectiveness of the proposed method are verified. The main research contents are as follows: in chapter one, the background and problems of the denoising method of EEG signal are systematically described. In the second chapter, the mathematical background, information theory foundation and basic model of independent component analysis (ICA) are introduced. The principle of the algorithm based on independent component analysis (ICA) is deduced. In chapter 3, the process of EEG acquisition and the basic characteristics of EEG are introduced, and the process of EEG noise removal is described. It mainly includes ICA decomposition, recognition of noisy independent source signals, wavelet threshold method. Chapter 4th describes the automatic detection process of epileptic seizures. The feasibility and effectiveness of the proposed method are verified and analyzed by numerical experiments.
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R742.1;TN911.7

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本文編號(hào)：1590756