非線性與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論在腦電數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、人腦中的復(fù)雜連接在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)活動(dòng)時(shí)均存在，不同的大腦神經(jīng)元、神經(jīng)元集群、腦區(qū)之間在各種時(shí)間-空間尺度上相互協(xié)調(diào)、相互作用，形成一個(gè)非線性的、高度復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，大腦的一切功能認(rèn)知均基于這個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。腦電信號(hào)則是來自大腦這一復(fù)雜系統(tǒng)的生物電信號(hào)。近年來，將非線性動(dòng)力學(xué)及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用到腦電信號(hào)分析中，力圖挖掘大腦不同腦區(qū)之間的耦合關(guān)系，以及腦網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在不同狀態(tài)下的變化規(guī)律，成為多學(xué)科交叉研究的熱點(diǎn)。非線性動(dòng)力學(xué)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論為大腦這一

2、復(fù)雜系統(tǒng)的研究，提供了一個(gè)新的視角。
　　本研究分析并改進(jìn)了時(shí)間序列非線性檢測方法，對(duì)腦電數(shù)據(jù)的非線性特性進(jìn)行了檢測;多角度分析了大腦中的同步性;探討腦電功能腦網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建及分析方法。并在酗酒者腦電數(shù)據(jù)上，通過同步性與腦網(wǎng)絡(luò)屬性的分析，探索腦疾病狀態(tài)下大腦動(dòng)力學(xué)的變化模式;挖掘酗酒這種神經(jīng)退行性疾病狀態(tài)下大腦同步性及網(wǎng)絡(luò)屬性與正常被試之間的差異;利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，尋找酗酒早期診斷的生理學(xué)指標(biāo)。
　　本文主要?jiǎng)?chuàng)新工作如下:

3、>　　(1)提出兩種新的時(shí)間序列非線性檢測方法
　　傳統(tǒng)的非線性檢測方法中采用的特征量有一定的不足，本研究提出基于樣本熵和基于模糊熵的兩種新的非線性檢測方法，并在仿真數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了新方法的準(zhǔn)確性與時(shí)間效率。與傳統(tǒng)檢測方法相比，新方法在準(zhǔn)確率上基本相同，但是時(shí)間效率大幅度提升。
　　(2)結(jié)合腦電的溯源技術(shù)，提出一種新的同步性分析方法
　　目前腦電的同步性研究中，同步性的分析都是基于頭皮EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行的。然而，由于腦電的

4、容積導(dǎo)體效應(yīng)，使得頭皮電極之間可能出現(xiàn)偽相關(guān)性，進(jìn)一步影響同步性的度量。本研究利用最新的腦電溯源技術(shù)，度量了大腦皮層上自定義的ROI之間的同步性。最后在酗酒數(shù)據(jù)上對(duì)兩種同步性分析方法進(jìn)行了對(duì)比研究，發(fā)現(xiàn)與傳統(tǒng)的頭皮電極同步性相比，本文提出的溯源后EEG同步性分析方法能夠更加精確地度量大腦進(jìn)行認(rèn)知活動(dòng)時(shí)的動(dòng)力學(xué)變化。
　　(3)提出一種新的EEG腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的閾值選取方法
　　構(gòu)建無權(quán)無向網(wǎng)絡(luò)時(shí)，需要設(shè)置合適的閾值T將相關(guān)矩陣轉(zhuǎn)

5、換為二值矩陣。目前研究多是在單閾值下分別討論網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮匦?，本研究提出一種新的EEG腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的閾值選擇方法，可利用網(wǎng)絡(luò)的小世界屬性，計(jì)算出一個(gè)稀疏度范圍作為閾值空間，并在該閾值空間內(nèi)分析了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩宰兓?br>　　(4)首次利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論構(gòu)建并分析了酗酒患者EEG功能腦網(wǎng)絡(luò)
　　酗酒者EEG的研究中，目前多采用計(jì)算某個(gè)通道或區(qū)域的能量、功率譜、熵等特性。本文首次嘗試?yán)脧?fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論構(gòu)建并分析了酗酒者的EEG功能腦網(wǎng)絡(luò)，挖