發(fā)布時(shí)間：2017-04-05 01:16

  本文關(guān)鍵詞：時(shí)頻分析及其在腦電信號(hào)分析中應(yīng)用的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：癲癇是大腦神經(jīng)元異常放電而引起的大腦功能障礙的表現(xiàn)。癲癇樣放電的波形主要有以下幾種:棘波、尖波、棘慢復(fù)合波、尖慢復(fù)合波等。在臨床EEG檢查中,最重要的是識(shí)別EEG中是否出現(xiàn)棘波。人工觀察和檢測EEG是一項(xiàng)復(fù)雜而又耗時(shí)的工作,而且要使用額外的經(jīng)驗(yàn)判據(jù),這就需要高級(jí)訓(xùn)練的專業(yè)人員,而這又正是目前普遍缺乏的。因此,腦電圖的自動(dòng)檢測與分類就越發(fā)顯得迫切與重要。腦電癲癇棘波自動(dòng)提取對(duì)于患者的診斷,以及減輕醫(yī)生的繁重勞動(dòng)力都具有重要意義。由于腦電信號(hào)的非平穩(wěn)性及強(qiáng)背景噪聲,因此對(duì)它的分析與處理一直是極其困難的但又非常吸引人的研究課題。隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展,特別是近年來在非平穩(wěn)信號(hào)分析理論上的一系列重大進(jìn)展為我們提供了腦電信號(hào)處理的新手段,時(shí)頻分析理論則是這一系列重大進(jìn)展中的一個(gè)。因此,本文的主要的研究目標(biāo)是尋找合適的時(shí)頻分析方法解決腦電癲癇棘波自動(dòng)提取問題。 本文在以下幾個(gè)方面完成了有特色的研究工作: 首先,概述了時(shí)頻分析方法的基本理論、歷史和現(xiàn)狀,并介紹了已有的時(shí)頻分析方法在腦電信號(hào)分析處理中的應(yīng)用; 其次,研究了小波變換的基礎(chǔ)理論,尤其對(duì)B樣條小波能夠進(jìn)行信號(hào)突變點(diǎn)精確檢測的優(yōu)良特性進(jìn)行了詳細(xì)分析。腦電信號(hào)棘波對(duì)應(yīng)信號(hào)的突變點(diǎn),其存在處的一階導(dǎo)數(shù)幅值最大,而二階導(dǎo)數(shù)為零。本文認(rèn)為B樣條小波在最大分解尺度為J=5時(shí),對(duì)棘波的檢測效果最好; 第三,減小交叉項(xiàng)分布(RID)是一種能夠有效抑制交叉項(xiàng)干擾的時(shí)頻分布方法,本文對(duì)設(shè)計(jì)出的棘波參考信號(hào)和EEG信號(hào)進(jìn)行RID時(shí)頻變換后求取相關(guān),根據(jù)相關(guān)程度的大小來進(jìn)行癲癇棘波提取,最后對(duì)得到的相關(guān)系數(shù)再進(jìn)行加窗平滑改進(jìn),取得了較好的效果; 最后,在遼寧省教育廳重大項(xiàng)目計(jì)劃和大連理工大學(xué)“生命+X”項(xiàng)目的支持下,作者所在的實(shí)驗(yàn)室開展了新型視頻腦電圖儀及Holter的研究與開發(fā)。本項(xiàng)目追求的根本目標(biāo)是依據(jù)數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的原理和最新進(jìn)展,擴(kuò)展現(xiàn)有腦電圖儀器的功能并改善其性能,并把腦電Holter與視頻腦電有機(jī)結(jié)合,從而推出全新的、基于現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)的新型腦電圖儀器。與本文相關(guān)的研發(fā)工作主要是有效的實(shí)現(xiàn)腦電特征信號(hào)波形的自動(dòng)提取。本文從現(xiàn)有的時(shí)頻分析方法中篩選出三種方法加入新型視頻腦電圖儀,他們對(duì)腦電棘波提取的正確率都達(dá)到90%以上;
【關(guān)鍵詞】：腦電 癲癇 棘波 特征提取 B樣條小波變換 減小交叉項(xiàng)分布 腦電圖儀
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號(hào)】：R318.04
【目錄】：

• 1 緒論8-11
• 1.1 課題的理論意義和應(yīng)用價(jià)值8
• 1.2 國內(nèi)外研究概況及存在的問題8-10
• 1.3 本文的主要內(nèi)容10-11
• 2 基于時(shí)頻分析的EEG信號(hào)分析處理方法研究進(jìn)展11-30
• 2.1 一般腦電信號(hào)的分析方法11-17
• 2.1.1 腦電信號(hào)的基礎(chǔ)知識(shí)11-14
• 2.1.2 腦電信號(hào)的各種分析方法14-17
• 2.2 現(xiàn)存的主要時(shí)頻分析方法17-22
• 2.3 時(shí)頻分析在EEG信號(hào)分析處理中的應(yīng)用22-30
• 3 B樣條小波算法研究及其在提取腦電棘波中的應(yīng)用30-45
• 3.1 小波變換的基本概念30-36
• 3.1.1 小波變換30-32
• 3.1.2 多分辨率(尺度)分析32-36
• 3.2 B樣條小波算法36-40
• 3.3 B樣條小波算法應(yīng)用于癲癇棘波提取40-44
• 3.4 小結(jié)44-45
• 4 一種基于RID時(shí)頻分布的腦電棘波檢測新算法45-56
• 4.1 RID(減小交叉項(xiàng)分布)的基本概念45-48
• 4.2 基于RID的腦電棘波檢測48-53
• 4.3 對(duì)結(jié)果進(jìn)一步改進(jìn)53-55
• 4.4 小結(jié)55-56
• 5 新型視頻腦電圖儀及Holter的研究與開發(fā)56-61
• 5.1 腦電圖儀與Holter及其臨床應(yīng)用56
• 5.2 腦電圖儀的國內(nèi)外發(fā)展概況及市場需求分析56-59
• 5.3 與本文相關(guān)的主要研究開發(fā)工作59-60
• 5.4 推廣及應(yīng)用前景60-61
• 6 總結(jié)與展望61-63
• 6.1 結(jié)論61
• 6.2 對(duì)進(jìn)一步研究的思考61-62
• 6.3 展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文(著)情況65-66
• 致謝66-67

【引證文獻(xiàn)】

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1 王亞卿;曹艷s

本文編號(hào)：286234