腦電和腦磁信號(hào)的處理與分析.pdf

1、腦電圖(Electroencephalography,EEG)與腦磁圖(Magnetoencephalography,MEG)都是通過(guò)腦外傳感器記錄腦內(nèi)神經(jīng)細(xì)胞活動(dòng)的技術(shù),并且具有無(wú)侵入性、時(shí)空分辨率高的特點(diǎn)。腦電圖與腦磁圖技術(shù)如今已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于大腦各類(lèi)疾病的診斷以及腦功能的研究中,其在臨床診斷、軍事醫(yī)學(xué)、航天醫(yī)學(xué)、生理學(xué)和生物學(xué)研究中都具有非常廣闊的應(yīng)用前景與意義。
　　 目前,基于腦磁圖的大腦神經(jīng)活動(dòng)源定位問(wèn)題以及腦死亡判

2、定問(wèn)題中的腦電圖應(yīng)用是大腦研究的兩個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。因而,本文圍繞腦電圖與腦磁圖技術(shù)在這兩個(gè)方面的應(yīng)用,做了大量的研究與實(shí)驗(yàn)工作,其主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)部分:
　　 1.提出了遺傳算法與粒子群算法兩種優(yōu)化算法的磁圖神經(jīng)活動(dòng)源的定位方法,利用優(yōu)化算法的遍歷性和快速收斂的特點(diǎn)先估計(jì)出腦磁圖源的粗略位置;然后,再通過(guò)枚舉掃描的方法達(dá)到精確定位。并結(jié)合腦磁圖源定位問(wèn)題,引入雙點(diǎn)交叉算子、自適應(yīng)的交叉與變異算子、定期插入和小生境策略對(duì)遺傳算法進(jìn)

3、行改進(jìn),引入退火概念對(duì)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)表明,在多信號(hào)分類(lèi)的腦磁圖源定位中,采用優(yōu)化算法的腦磁圖源定位方法,能夠更快地精確定位腦內(nèi)神經(jīng)活動(dòng)源,對(duì)于大腦功能研究以及顱內(nèi)手術(shù)定位都有著非常重要的意義。
　　 2.提出了噪聲調(diào)節(jié)自動(dòng)閾值的腦磁圖源數(shù)目估計(jì)方法。利用基于噪聲調(diào)節(jié)的主成分分析并結(jié)合聶曼.皮爾遜準(zhǔn)則方法對(duì)腦磁圖源數(shù)目進(jìn)行估計(jì)。同時(shí),采用了基于小波的噪聲方差估計(jì),進(jìn)行腦磁圖噪聲方差的精確估計(jì)。通過(guò)對(duì)基于信息論的方法、基于

4、主成分分析的方法以及本文所提出的方法的實(shí)驗(yàn)比較結(jié)果表明,所提出的方法能更為準(zhǔn)確地估計(jì)腦磁圖源數(shù)目,特別是在源數(shù)目較多、信噪比較小的情況下仍能準(zhǔn)確地估計(jì)腦磁圖源數(shù)目,具有較大的實(shí)際意義。
　　 3.提出了基于C0復(fù)雜度的腦死亡信號(hào)與腦昏迷信號(hào)的判別算法。通過(guò)分析腦死亡與腦昏迷電信號(hào)的一階C0復(fù)雜度來(lái)區(qū)分兩種不同的大腦狀態(tài)。利用該方法對(duì)22例真實(shí)腦死亡與腦昏迷病患的腦電信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),可以發(fā)現(xiàn)腦死亡腦電圖信號(hào)的C0復(fù)雜度明顯高于腦昏迷