20xx年醫(yī)學(xué)專題—癲癇腦電信號(hào)提取及自動(dòng)檢測方法-在線瀏覽
2024-11-17 22:26本頁面
【正文】 oorman 等人對(duì)近似熵進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種新的方法，稱為樣本熵[6]。樣本熵的值越大,表明時(shí)間序列的自我相似度越低，系統(tǒng)產(chǎn)生新信息的速率越大，信號(hào)復(fù)雜度越高。3腦電信號(hào)的傳統(tǒng)分析方法早期的腦電信號(hào)波形特征都是靠肉眼的觀察與分析來提取的，計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)使得人們可以直接從時(shí)域中提取出有用的波形特征。其優(yōu)點(diǎn)在于時(shí)域中包含了腦電的全部信息，并且對(duì)時(shí)域中波形的分析非常直觀，可以體現(xiàn)腦電信號(hào)在時(shí)域中較為突出的一些特征，比如癲癇的發(fā)作期識(shí)別就可以通過棘波的出現(xiàn)來判斷。因此，時(shí)域分析法可以使腦電信號(hào)在時(shí)域上獲得較高的分辨率。頻域分析法是將隨時(shí)間變化的幅度分析轉(zhuǎn)換為隨頻率變化的能量分析。有些在時(shí)域表現(xiàn)不明顯的特征,在頻域卻有著明顯的差異。其中，功率譜是腦電信號(hào)在頻域分析中的主要方法。時(shí)頻分析法的思想是將信號(hào)的時(shí)間與頻率結(jié)合起來進(jìn)行綜合的處理。腦電信號(hào)頻譜分析后的結(jié)果，不僅可以體現(xiàn)信號(hào)中的頻率部分，同時(shí)也可以呈現(xiàn)出頻率分量隨時(shí)間變化的規(guī)律。短時(shí)傅里葉變換是腦電信號(hào)頻域分析法中的一個(gè)基本方法，它是通過窗函數(shù)將信號(hào)劃分成短序列來進(jìn)行分析的，因此更加適用于分析具有良好平穩(wěn)性的信號(hào)。小波變換法也是時(shí)頻分析中的一種方法。相較于短時(shí)傅里葉變換，小波變換具有多分辨率特性[7]。小波變換也存在一定的缺陷，一方面小波基函數(shù)的確定容易受研究人員自身經(jīng)驗(yàn)與能力的影響，另一方面小波變換只是對(duì)信號(hào)的逼近分量進(jìn)行分解，卻沒有更深層次的分解細(xì)節(jié)成分。大腦是一個(gè)典型的非線性系統(tǒng)[8]。而非線性動(dòng)力學(xué)分析所提供的正是一種對(duì)復(fù)雜的混純系統(tǒng)中所包含特征動(dòng)態(tài)變化的描述方法。但是,非線性分析中相空間重構(gòu)參數(shù)(嵌入維數(shù)與延遲時(shí)間T)的設(shè)定會(huì)直接影響到腦電信號(hào)特征提取的效果，并且非線性分析的算法普遍復(fù)雜度較高,存在計(jì)算耗時(shí)較長,效率不高的問題?？偨Y(jié)腦電信號(hào)是一種能夠反映大腦內(nèi)部信息的生物電信號(hào)，大腦是人體組織器官中兼具結(jié)構(gòu)最復(fù)雜與功能最高超特性的物質(zhì)器官。當(dāng)下，臨床醫(yī)學(xué)上對(duì)于腦疾病的診斷與治療，已經(jīng)從肉眼的人工識(shí)別模式進(jìn)入了借助于計(jì)算機(jī)對(duì)腦
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1