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《燕山大学》 2011年
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多通道脑电信号建模及同步分析

崔冬  
【摘要】:同步是大脑不同区域建立起通信联系的一个关键的特征,不论是在大脑正常活动还是处于病理情况下,神经信号的同步都是一种重要的潜在机制。通过对多通道脑电信号建模及同步分析,可以揭示大脑各个区域如何进行信息的整合、谐调和传播,有助于深入理解脑部功能紊乱机理,尤其对神经功能疾病的诊断、预防和治疗具有重要意义。为此,本论文提出一新的多通道耦合神经模型以及多通道脑电信号同步分析方法,并用于癫痫脑电信号的分析。 首先,发展神经元群模型,以计算神经建模的方法研究大脑各区域的同步现象,理解癫痫发作和传播的机制。本文通过将具有不同动态特性的细胞子群并列放置,构建了多动态神经元群模型,在此基础上,将脑电信号非线性输出经过延时作为其他区域的兴奋性输入,实现大脑不同区域之间的耦合,构建了多动态多通道耦合的神经元群模型。该模型可以产生频率丰富的脑电信号,从δ到γ波段(约1Hz-50Hz);随耦合系数的增强,耦合信号的频谱出现双谱峰和单谱峰的现象;通过改变权重参数和调节通道间耦合强度,提出的模型能模拟产生类似与癫痫发作各阶段的脑电信号,从理论上表明癫痫的发作与神经元群之间的过度同步有关。 其次,发展一新的多通道脑电信号同步分析方法,揭示大脑不同区域的同步特性。首先利用多通道耦合的神经元群模型产生仿真数据,对目前的多变量同步分析方法及其性能进行了分析,包括S估计器、Omega复杂度、相位同步簇分析、Granger因果联系、频率流方法和复杂网络分析,鉴于双通道同步分析算法是一些多通道同步分析算法的基础,对常用的双通道方法进行了分析和评价,包括互相关、一致性、相位同步、非线性独立性、相关熵系数和互信息。基于双通道同步方法和代理数据方法,本文提出了一新的多通道脑电信号同步分析方法,即相关矩阵分析方法。利用多通道耦合的神经群同步模型产生仿真数据,从信号频率、通道数、耦合强度、信噪比和时间窗长度等方面对相关矩阵分析方法进行了性能分析评价。新方法可以减少由于有限长信号和频率变化引起的随机同步,追踪癫痫发作不同时期不同频段全局同步强度的变化,给出同步簇个数以及各个通道对同步簇的贡献,兼顾了同步特性分析的全局和细节特性。 最后,利用相关矩阵分析方法,对不同类型的癫痫发作数据进行了同步分析,包括大鼠离体切片癫痫数据、癫痫患者的局部区域场电位和头皮脑电信号。通过分析不同区域在癫痫间歇期、发作期和发作后期不同频段同步结构的变化,可以帮助理解癫痫的产生及其同步传播,且可以对癫痫病人进行初步的病灶定位,准确率约为60%。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TN911.7

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【引证文献】
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【参考文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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