脑电信号的高阶奇异谱分析

奇异谱分析是脑电信号分析的一种新方法,脑电信号的奇异谱可以反映脑电的特征,它有助于研究大脑的动力学行为。奇异谱分析方法是基于二阶统计的方法,反映的是信号时间上和空间上的一种线性相关关系。而脑电信号属于非线性信号,其内在的非线性关系很难通过奇异谱得到真实的反映,从而会丢失某些有用的信息。提出一种新的基于高阶统计的脑电奇异谱分析方法,并将其运用于正常脑电和癫痫患者的脑电分析中。大量的实测信号样本仿真实验结果表明,正常脑电和癫痫脑电的奇异谱有明显的不同。此外,基于高阶统计的奇异谱和基于二阶统计的奇异谱相比更能反映出信号的细节。     

癫痫病人脑电信号的奇异谱

癫痫是一种常见的神经系统疾患,其唯一客观证据为脑电图的癫痫样发放。在癫痫发作间期,仅有偶发的很难辨别的癫痫样放电,为了正确诊断癫痫病,往往需要医生长时间监测病人的脑电信号,在对脑电信号进行相空间重构,进而对其进行奇异系统分析,发现癫痫病人无论在癫痫发作前、发作中、发作后,其脑电信号的奇异谱曲线不存在噪声平台,明显区别于正常人。是否可以认为脑电信号的奇异谱正代表着大脑的一种基本状态,癫痫患者在未发作时,大脑的基本状态已经处于异常。无论如休,奇异系统分析方法使得可以利用很短的一段脑电数据诊断癫痫。无疑为癫痫病人的临床诊断提供了一条简单、有效的途径。     

急性高原低氧环境对不同情绪状态脑电功率的影响*

目的: 探讨急性高原低氧环境对不同情绪状态脑电功率的影响。方法:本研究为双因素多水平试验设计(氧气环境2个水平×情绪类型4个水平)。通过编写情绪图片诱导12名年龄在20～25岁之间的男性被试产生四类不同情绪:低效价低唤醒(LVLA)、高效价低唤醒(HVLA)、低效价高唤醒(LVHA)、高效价高唤醒(HVHA) ,分别近似于沮丧、轻松、恐惧、快乐四类情绪,并使用Brain Products 32导脑电采集设备采集不同情绪状态下的脑电信号;次日,采用常压低氧舱模拟4 300 m的高原低氧环境,同一批被试在低氧10 h 后使用相同试验范式采集脑电信号。对采集来的脑电信号进行功率谱分析(FFT),同时对额叶(F3\Fz\F4)脑电的五个频段(delta、theta、alpha、beta、gamma)进行两因素重复测量方差分析。结果:功率谱分析发现:急性低氧前后,四类情绪状态下alpha波的全脑分布差异主要集中在额叶、顶叶及部分颞叶;HVLA情绪状态下alpha波全脑分布差异最小。两因素重复测量方差分析结果发现:①delta、beta频段功率受氧气环境影响显著(P＜0.05),低氧环境下功率增强。②theta、alpha频段功率指标上,氧气环境和情绪类型交互作用显著(P＜0.05),低氧环境下除HVLA情绪状态外,theta、alpha频段功率皆出现了显著增强。③两因素对gamma频段影响都不显著(P＞0.05)。结论:在四类情绪状态下,氧气环境的变化对大脑活动的影响差异区域主要集中在额叶、顶叶及部分颞叶;低氧环境对沮丧、恐惧、快乐情绪状态有明显影响,低氧与情绪类型对于theta及alpha频段功率的改变具有协同作用。     

双任务事件中脑电信号的熵计算

采用复杂性分析中的样品熵算法,计算并分析了受试者在单任务事件以及双任务事件活动过程中的神经电生理数据.在利用样品熵算法对短时程（秒）脑电数据的复杂度和规则度进行计算之前,首先应用了代替数据分析法,以排除所分析的实验数据是由线性加随机部分构成.所有的实验数据分别在单任务和双任务等不同的生理条件下采集.其中单任务为一个听觉辨别任务;双任务有两种形式,分别为听觉任务和不同的震动任务的结合.计算结果显示,任何一种双任务过程中脑电信号的熵值都明显的低于单任务状态时脑电信号的熵值（P＜0.05～0.001）.研究表明对应于受试者仅仅进行单任务工作而言,当受试者处于双任务工作状态时大脑的神经信息传递可能会受到某种程度的削弱,神经信息流通的范围也可能更为孤立.结果进一步说明对于短时程（秒）脑电信号分析,样品熵算法是有效的非线性分析方法.     

基于奇异值第一主成分的睡眠脑电分期方法研究

目的:脑电信号含多种噪声和伪迹,信噪比较低,特征提取前必须进行复杂的预处理,严重影响睡眠分期的速度。鉴于此,本文提出一种基于奇异值第一主成分的睡眠脑电分期方法,该方法抗噪性能较强,可省去预处理过程,减少计算量,提高睡眠分期的效率。方法:对未经过预处理的睡眠脑电进行奇异系统分析,研究奇异谱曲线,提取奇异值第一主成分,探索其随睡眠状态变化的规律。并通过支持向量机利用奇异值第一主成分对睡眠分期。结果:奇异值第一主成分不仅能表征脑电信号主体,而且可以抑制噪声、降低维数。随着睡眠的深入,奇异值第一主成分的值逐渐增大,但在REM期处于S1期和S2期之间。经MIT-BIH睡眠数据库中5例同导联位置的脑电数据测试(仅1导脑电数据),睡眠脑电分期的准确率达到86.4%。结论:在未对脑电信号进行预处理的情况下,提取的睡眠脑电的奇异值第一主成分能有效表征睡眠状态,是一种有效的睡眠分期依据。本文运用提出的方法仅采用1导脑电数据,就能得到较为满意的睡眠分期结果。该方法有较强的分类性能,且抗噪能力强,不需要对脑电作复杂的预处理,计算量小,方法简单,很大程度上提高了睡眠分期的效率。     

脑电信号的计算机频谱分析

由于脑电(EEG)信号的复杂性以及观察者在分析脑电变化时的主观性,使得有时脑电中有重要生理意义的信息被忽略掉,或者受到误解。因此,探讨脑电的精确而客观的分析法,如用计算机进行辅助分析,就有着重要的理论和实际意义。在计算机分析脑电信号的过程中,一般先要做脑电信号的频率域分析。其最常用的方法是将原始脑电信号先经模/数转换,而后对此离散时间序列信号作快速富里叶变换(FFT),计算其功率谱。但这种常规的计算方法有一定的     

功率谱熵在痫性发作大鼠脑电检测中的应用研究

目的:研究功率谱熵在痫性发作大鼠脑电检测中的应用。方法:采用青霉素在大鼠海马微注射制备急性痫性发作模型,以深部电极记录大鼠原始脑电信号,将24只SD大鼠随机分成四组,即正常组(A),对照组(B),单电极组(C),多电极组(D)。C、D组大鼠经致痫后观察未发作期、发作前期、发作期和发作后期四期脑电信号的变化,运用谱熵对四期脑电信号进行分析,并与A、B组进行对比。结果:C组和D组脑电功率谱熵显示两组发作期与未发作期、发作前期、发作后期比较有显著差异(P0.05),发作期明显低于其它各期;未发作期和发作前期相比有明显差异(P0.05),发作前期较未发作期降低;将D组大鼠海马致痫灶(a)及其同侧附近(b)、对侧(c)三点发作各期脑电功率谱熵进行对比分析,发作前期和发作期a、b、c三点比较有明显差异(P0.05),a点最低,c点的功率谱熵值最高。结论:功率谱熵可以预报痫性发作并可对癫痫病灶的定位提供一定的帮助。     

应用非负矩阵分解方法提取注意力相关脑电特征

介绍了非负矩阵分解算法(NMF)的基本原理,给出一种利用NMF进行脑电能量谱特征提取的方法。设计试验对10个被试在三种不同注意任务中的脑电信号进行特征提取,并采用人工神经网络作为分类器进行分类测试。结果表明,NMF算法在高维特征空间具有较强的特征选择能力,其分类正确率明显高于主分量分析(PCA)方法和直接法,三种意识任务的分类正确率分别达到84.5、88%和86.5。     

脑死亡与脑昏迷脑电信号的复杂度研究

脑死亡诊断是有关病人生死的重要问题.许多国家都把脑电平坦列为脑死亡诊断的基本条件,但研究发现并非所有的脑死亡患者均表现为脑电平坦,同时脑昏迷患者在部分情况下也会表现出脑电平坦的现象,从而有可能在临床中造成误判.C0复杂度判断指标能够利用脑电信号中的复杂度特性帮助临床诊断中对于脑死亡和脑昏迷状况的鉴别.运用C0复杂度算法对22位脑死亡和脑昏迷病例进行分析实验,可以发现脑死亡脑电信号的复杂度明显高于脑昏迷脑电信号的复杂度.实验表明C0复杂度可以用来有效地区分脑死亡和脑昏迷脑电信号,具有潜在的重要临床价值.     

基于高阶累计量的肺音信号AR模型参数和双谱估计

根据肺音信号的非高斯随机特性,建立了肺胸系统非高斯AR模型.应用高阶累积量技术对肺音信号进行参数化双谱估计,并提取肺音源特征和肺胸系统传递函数.实验结果证实:肺音源由非高斯白噪声、周期脉冲序列和间歇性随机脉冲组成,肺胸系统相当于声低通滤波器,不同病理情况下的肺音双谱结构存在明显差异.该方法克服了肺音信号功率谱分析和经典双谱分析的缺陷与不足,可以为肺部疾病诊断提供更多和更客观的内在信息.     

基于高阶累计量的肺音信号AR模型参数和双谱估计

根据肺音信号的非高斯随机特性,建立了肺胞系统非高斯ＡＲ模型。应用高阶累积量技术对肺音信号进行参数化双谱估计,并提取肺音源特征和肺胸系统传递函数。实验结果证实：肺音源由非高斯白噪声、周期脉冲序列和间歇性随机脉冲组成,肺胸系统相当于声低通滤波器,不同病理情况下的肺音双谱结构存在明显差异。该方法克服了肺音信号功率谱分析和经典双谱分析的缺陷与不足,可以为肺部疾病诊断提供更多和更客观的内在信息。     

仙琴蛙颜色感知具有左脑优势

蛙类在暗视条件下能辨别不同颜色,但颜色感知时大脑神经活动的动态神经机制尚不清楚。本文通过分析峨眉仙琴蛙(Nidirana daunchina)在蓝、绿、黄三种颜色光刺激下脑电信号δ、θ、α、β4种节律的功率谱,研究脑电节律与颜色感知之间的关系,探索颜色感知的动态神经机制。首先采集不同颜色刺激下端脑、间脑和中脑的脑电信号,提取δ(0.5~5.5 Hz)、θ(5.5~8.5 Hz)、α(8.5~17 Hz)、β(17~45 Hz)四个节律,分析各节律的功率谱;使用三因素(颜色、脑区和性别)重复测量ANOVA和最小显著性差异法(LSD)进行统计分析。结果显示,对δ和θ节律,蓝光诱发的功率谱显著高于绿和黄颜色光;对θ、α、β三个节律,由颜色刺激引起的左间脑功率谱显著高于右间脑(P<0.05)。上述结果表明,蓝色光引发高觉醒水平,且颜色感知具有左脑优势。     

基于独立元分析和非线性指数分析的脑电信号中伪迹分量的自动去除

脑电(electroencephalography,EEG)信号中不可避免地存在着眼动、心跳、肌电信号以及线性噪声等伪迹干扰,这些伪迹的存在极大地影响了脑电信号分析的准确性,因此在进行脑电信号分析前需要去除伪迹干扰。为了有效地去除伪迹,结合独立元分析和非线性指数分析,提出一种自动识别并去除脑电信号中伪迹分量的方法。该方法还可同时用于提取脑电信号中的基本节律如!波等。相应的模拟与实际脑电数据的实验结果表明所提议的方法具有很好的识别和去除脑电信号伪迹分量的性能。     

脑电超慢涨落图技术在癫痫研究中的应用

目的：观察脑内多种神经递质对癫痫发作的影响。方法：以癫痫患者和ＳＤ大鼠为实验对象,用脑功能检测的最新脑电超电涨落图分析仪（ｅｎｃｅｐｈａｌｏｆｌｕｃｔｕｏｇｒａｍ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ,ＥＴ）长时程采集脑电信号,提取在脑电中载有脑神经递质调节系统的震荡信息（即Ｓ谱线）,分析癫痫发作时的脑神经递质的变化。结果：患儿癫痫发作时,Ｓ谱线中Ｓ２（谷氨酸）增高;Ｓ１（γ－氨基丁酸）降低,造成Ｓ１＜Ｓ２。Ｓ５     

基于脑电信号识别采集的假肢控制系统

本文介绍了脑电信号（EEG）的模式识别和步骤,分析了EEG采集领域的发展和医学原理。通过研究脑电信号和假肢运动的联系,总结脑电控制假肢的可行性结论。设计出从头皮电极到模／数转换器的基于脑电信号识别采集的假肢控制系统,能够满足脑电假肢的各种要求。     

苍白球电毁损对帕金森病大鼠HVSs 振荡波的影响研究

目的:应用直流电核团毁损术毁损帕金森病(PD)大鼠模型的内侧苍白球(GPi),记录其手术前后脑电生理活动的变化,以探讨内苍白球射频毁损术治疗PD的可能机制。方法:成年SD大鼠随机分为GP毁损组、假手术组及正常组。对PD毁损组和假手术组大鼠采用6-羟基多巴胺(6-OHDA)右侧黑质致密部(SNc)、中脑腹侧被盖区(VTA)两点注射法建立PD大鼠模型,并经腹腔注射阿扑吗啡(APO)诱发旋转以对模型建立进行评价。通过多导联宏电极在体脑电生理记录技术对各组大鼠进行右侧(注射侧)大脑皮层M1、M2区脑电及纹状体场电位的连续24小时记录,同时进行视频录像。对GP毁损组大鼠行直流电GPi毁损术,术后4天对各组大鼠均行阿扑吗啡诱导旋转行为检验,继续记录脑电活动,记录数据经频率谱分析及相干分析以揭示各记录位点信号的频率成分以及不同位点神经元集群间的功能连接和同步性。结果:对GP毁损组大鼠毁损术前后在清醒静息状态下的皮层脑电和纹状体场电位有明显改变,术后HVSs(High Voltage Spindles)在持续时间上明显缩短发作次数明显减少;对各组大鼠术后在静息状态下的脑电信号进行对比,GP毁损组大鼠较假手术组的HVSs持续时间和发作频率均减少并接近正常组大鼠水平,相干性分析显示GP毁损组大鼠术后在HVSs频段(5-13Hz)上的相干程度显著小于假手术组。结论:在清醒静息状态下6-OHDA建立的PD大鼠皮层-基底节环路上HVSs持续时间延长发生频率增高,经GP毁损术后其时间缩短发作次数减少同步性降低并接近正常水平,从而改善PD症状,该现象可能解释临床采用苍白球射频毁损术治疗PD的治疗机制。     

失眠障碍与过度觉醒:来自静息态脑电和睡眠脑电的证据

失眠障碍已成为仅次于抑郁症的全球第二大流行性精神疾病.过度觉醒模型是解释失眠障碍维持机制的重要理论之一,而静息态脑电和睡眠脑电则为这一模型提供了最重要的证据支持.本文首先归纳了进行静息态和睡眠脑电分析的方法,并提出从清醒静息态、入睡到不同睡眠期的系统分析框架.通过分析前人的研究发现,失眠障碍过度觉醒的静息态和睡眠脑电证据主要有:睡眠连续性和宏观结构受损、觉醒增加、日间睡眠潜伏期延长、清醒和非快速眼动睡眠期脑电β活动的升高等.失眠的认知行为治疗、部分非苯二氮类药物、睡眠期的经颅直流电刺激等治疗手段,可显著降低患者的过度觉醒.脑电功率谱分析有助于区分不同的失眠障碍亚型,评估药物和非药物干预疗效,但在应用中应充分考虑年龄、性别、脑电频段划分等影响.未来的研究应进一步关注不同失眠障碍亚型的皮层过度觉醒,统一脑电频段划分标准,严格控制年龄、性别等因素的干扰.应在睡眠分期判读和功率谱分析的基础上,逐步推进源定位、时频、无标度等介观和微观结构的脑电分析,促进静息态脑电和睡眠脑电在失眠障碍诊断和治疗评估中的应用.     

莫扎特奏鸣曲K.448对脑电功率谱与重心频率的影响

采用脑电功率谱(power spectrum,PS)和重心频率(gravity frequency,GF)分析方法研究"莫扎特效应"代表音乐--Sonata K.448的神经电生理效应.在静息和播放不同音乐状态下记录16名非音乐专业大学生的脑电,通过平均周期图法计算脑电PS和GF.结果显示:3种音乐都显著升高了GF值,...     

电针对实验性癫痫发作的影响：脑电的功率谱分析

以电惊厥和青霉素致痫作为实验性癲痫的动物模型。采用脑电的计算机功率谱分析技术,研究了电针作用于发作过程中脑电各频段功率百分比的变化。在安静的大鼠,脑电以δ和θ频段为主,其功率主峰在δ频段。青霉素致痫和电惊厥使δ频段功率百分比下降,α和β频段功率百分比增加,主功率频段右移,总功率亦大大增强。本实验采用的电针对背景脑电活动没有明显影响。而电针加电惊厥或青霉素致痫,δ频段功率百分比复又增加,α和β频段功率百分比则下降,主功率频段又回到δ频段,总功率也显著减少。压缩功率谱阵图直观地显示了这种变化。结果提示,电针可使大鼠脑电出现同步化趋势,可能是加强了脑的抑制过程,从而抑制了癲痫发作的。     

基于前额联络皮层脑电信号的海洛因戒断大鼠个体觅药行为状态识别*

目的: 探究海洛因诱导位置偏爱大鼠不同行为状态下额叶联络皮层(FrA)无线遥测脑电新的分析方法,以期能精确实时识别海洛因诱导大鼠个体的强迫性觅药行为。方法: 清洁级 Wistar大鼠30只,于前额皮层行电极埋藏术后,随机分为手术对照组(n=10)和海洛因诱导组(n=20);海洛因诱导组皮下注射海洛因0.5 mg/(kg·d),之后每日递增0.25 mg/kg,连续注射7 d,对照组同时间注射等量生理盐水;利用 CPP 视频系统结合脑电无线遥测技术,同步记录白-黑箱穿梭、黑箱停留、黑-白箱穿梭、白箱停留四种行为状态下已成瘾大鼠FrA区脑电信号,辨识原始脑电中含肌电等噪声信号区域,针对性的给以小波分解及振幅阈值消噪预处理,提取不同行为状态下脑电数据的样本熵值及与4个节律频率对应的小波系数标准差值,利用支持向量机算法(SVM)实现对海洛因成瘾大鼠个体不同行为状态的实时识别。结果: SVM对20只经海洛因诱导产生明显药物依赖的大鼠个体白-黑穿梭、黑箱停留、黑-白穿梭、白箱停留四种不同行为状态的实时分类识别率均值都达到80%左右,其中与觅药行为关联最紧密的黑-白穿梭状态实时识别率均值达到83.88%。结论: 本文建立的对海洛因诱导大鼠个体强迫性觅药行为的实时识别方法,可作为一种检测海洛因大鼠觅药行为发动、发生的有效手段,可用于海洛因依赖患者的临床观察和觅药行为的预防。