【摘要】：人腦是復(fù)雜的非線性系統(tǒng),利用腦電探索人腦的復(fù)雜活動(dòng)機(jī)制已在生物醫(yī)學(xué)、認(rèn)知研究領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用并取得重要進(jìn)展。研究發(fā)現(xiàn)正常及異常狀態(tài)下人腦均呈現(xiàn)出復(fù)雜的活動(dòng)模式,并以時(shí)域、空域及空時(shí)域的特定運(yùn)動(dòng)形式體現(xiàn)在腦電的信息表征上。隨著社會(huì)發(fā)展、競(jìng)爭(zhēng)壓力加大、情感危機(jī)頻發(fā),人類疾病譜已發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變,精神壓力、心理因素導(dǎo)致的疾病已成為影響人類健康的主要原因。由于人腦在空時(shí)域的動(dòng)態(tài)變化可由相應(yīng)腦電信號(hào)以空時(shí)域模式反映出來(lái),利用腦電進(jìn)行腦紊亂識(shí)別、對(duì)其復(fù)雜動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行深入探索已成為業(yè)界的研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的線性方法及非線性動(dòng)力學(xué)方法在這些領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮了重要的作用。然而,這些方法應(yīng)用于腦紊亂識(shí)別研究中也存有一些局限性,無(wú)法對(duì)相應(yīng)狀態(tài)大腦的動(dòng)力學(xué)行為進(jìn)行細(xì)微的刻畫(huà)。本文從非線性參量及空域腦網(wǎng)絡(luò)特征入手分別研究癲癇及癔癥盲腦紊亂的弱信號(hào)、發(fā)掘隱匿信息,提出了相應(yīng)的分析方法并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。本研究從以下四個(gè)方面進(jìn)行了研究:1、提出了wavelet-entropy算法。利用小波變換多分辨率分析的特點(diǎn)及其處理非平穩(wěn)信號(hào)的優(yōu)勢(shì),提出利用變換域的小波系數(shù)進(jìn)行熵算子容限因子設(shè)定的新方法,使得容限因子的確定適應(yīng)于信號(hào)特性。并提出利用wavelet-entropy算法進(jìn)行癲癇腦紊亂識(shí)別的方法框架。應(yīng)用于腦電數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明方法在癲癇腦紊亂非線性復(fù)雜度的表征上的效果。2、提出了FRFT-chaos算法。針對(duì)傳統(tǒng)的單變量最大李氏指數(shù)算子所度量的混沌特征在癲癇腦紊亂多模式判別中準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題,根據(jù)癲癇腦電信號(hào)的特點(diǎn),利用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換對(duì)特定暫態(tài)信號(hào)的敏感性及其在合適變換階次為信號(hào)提供緊支撐特性,將分?jǐn)?shù)階傅里葉變換與混沌算子相結(jié)合,提出利用分?jǐn)?shù)階域混沌算子改進(jìn)癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)的方法框架。將腦電時(shí)間序列重構(gòu)至分?jǐn)?shù)階傅里葉域的拓?fù)湎嗫臻g中,在對(duì)應(yīng)的復(fù)數(shù)空間調(diào)整了混沌算子最大李氏指數(shù)的距離及角度計(jì)算,完成了最大李氏指數(shù)在分?jǐn)?shù)階域的自適應(yīng)刻畫(huà)。實(shí)驗(yàn)表明這種在分?jǐn)?shù)階域的拓?fù)湎嗫臻g混沌建模的方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)混沌的細(xì)微刻畫(huà),能夠捕捉非線性隱匿信息,提升了癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)的性能指標(biāo)。3、提出了融合粗粒級(jí)關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)特征的復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)分析方法。針對(duì)由腦電功能連接網(wǎng)絡(luò)提取的網(wǎng)絡(luò)特征在相關(guān)疾病自動(dòng)診斷、模式判別中準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題,利用最大相關(guān)最小冗余算法提取關(guān)鍵粗粒網(wǎng)絡(luò)特征,并將其與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)特征融合進(jìn)行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析。將所提出的方法應(yīng)用于癔癥盲腦紊亂的網(wǎng)絡(luò)分析中,取得了更好的識(shí)別率。4、提出了綜合相干性模值和相位信息、利用最小生成樹(shù)拓?fù)溲芯繌?fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)的方法。采用多模態(tài)的復(fù)合分析方法能夠適應(yīng)腦功能深入分析及功能異常腦網(wǎng)絡(luò)細(xì)微刻畫(huà)的需求,彌補(bǔ)單一的功能鏈接網(wǎng)絡(luò)信息表達(dá)上的不足。同時(shí)利用最小生成樹(shù)輔助研究腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟蕴剿骺沼蚓W(wǎng)絡(luò)隱匿信息,應(yīng)用于癔癥盲的腦網(wǎng)絡(luò)分析,實(shí)現(xiàn)了癔癥盲異常功能區(qū)域定位。論文對(duì)于提出方法在給出理論基礎(chǔ)、算法框架的基礎(chǔ)上,指出了關(guān)鍵環(huán)節(jié),進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)驗(yàn),依據(jù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及性能量化指標(biāo)對(duì)所提出方法進(jìn)行了性能評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R741.044;TN911.6
【圖文】：

圖 1-1 研究所采用的的技術(shù)路線1.5 研究工作與論文結(jié)構(gòu)安排1.5.1 主要?jiǎng)?chuàng)新工作論文主要?jiǎng)?chuàng)新工作如下：(1) 利用離散小波變換多尺度分解及顯微鏡特性，提出采用小波域的分解系數(shù)進(jìn)行復(fù)雜度熵算子容限因子自適應(yīng)設(shè)定的方法。通過(guò)對(duì)癲癇異常腦狀態(tài)復(fù)雜度的細(xì)微刻畫(huà)，以解決單變量熵算子在度量癲癇發(fā)作檢測(cè)準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題。提出了利用 wavelet-entropy 算法進(jìn)行癲癇腦紊亂識(shí)別的方法框架。應(yīng)用于腦電數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明方法在癲癇腦紊亂非線性隱匿信息表征上的效果。(2) 將腦電非線性時(shí)間序列重構(gòu)至分?jǐn)?shù)階傅里葉域的拓?fù)湎嗫臻g中，研究了其非線性動(dòng)力學(xué)混沌特征，刻畫(huà)了改進(jìn)的最大李氏指數(shù)特征，以對(duì)混沌特征獲得更為細(xì)微的刻畫(huà)，提出了FRFT-chaos算法。給出了在分?jǐn)?shù)階傅里葉域的拓?fù)湎嗫臻g

ISIWebofKnowledge數(shù)據(jù)庫(kù)中以癲癇發(fā)作檢測(cè)、預(yù)測(cè)為主題的研究文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)

- 15 -圖 2-2 EI數(shù)據(jù)庫(kù)中以癲癇發(fā)作檢測(cè)、預(yù)測(cè)為主題的研究文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)圖 2-3 利用腦電信號(hào)進(jìn)行腦紊亂識(shí)別的方法框架癥腦紊亂背景介紹癥是由精神因素作用于易病個(gè)體引起的精神障礙，現(xiàn)代精神病學(xué)使障礙和分離性功能障礙對(duì)其進(jìn)行分類，分別指由精神、心理因素引變的軀體癥狀或精神癥狀[75]。轉(zhuǎn)換型癔癥發(fā)病與情緒密切相關(guān)，

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本文編號(hào)：2743953