基于時間序列的復雜腦網(wǎng)絡構建與分析.pdf

1、大腦是由上千億神經元組成的有機整體，神經元網(wǎng)絡是大腦進行信息加工和處理的信息通路，網(wǎng)絡中拓撲或節(jié)點的改變會導致網(wǎng)絡特性發(fā)生改變，從而導致大腦的病變。本文從復雜網(wǎng)絡角度研究腦網(wǎng)絡的構建及其動力學演化機制。
　　針對抑郁癥等精神疾病無具體病灶的特點，本文首次采用了全腦域、可達大腦深部的磁刺激方案，通過腦電圖分析表明該方案能有效改善抑郁狀態(tài)，為了研究腦網(wǎng)絡狀態(tài)改善的內在機制，獲得網(wǎng)絡的節(jié)點動力學方程和拓撲是研究的前提和基礎。對于有病灶區(qū)

2、域的癲癇疾病，分析了病灶區(qū)切除前后腦電的不同，發(fā)現(xiàn)腦電信號的非線性特性存在明顯區(qū)別；由于腦電信號的非線性分析并不能反映腦網(wǎng)絡拓撲的演化特征，而傳統(tǒng)的腦網(wǎng)絡構建方法由于網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)過少難以反映網(wǎng)絡結構的復雜性，因而必須探索新的時間序列的復雜網(wǎng)絡構建方法。
　　由于神經元的動力學方程和神經元網(wǎng)絡拓撲是未知的，本文從動力學系統(tǒng)角度出發(fā)，提出了僅利用含噪時間序列估計神經元動力學方程和神經元網(wǎng)絡拓撲結構的方法。首先利用最小二乘自適應控制方法和

3、壓縮傳感恢復算法實現(xiàn)了節(jié)點的動力學方程估計；然后利用稀疏貝葉斯學習方法辨識無標度網(wǎng)絡和小世界網(wǎng)絡的拓撲結構，通過仿真表明所提出的方法具有較強魯棒性和準確性。
　　首次提出了混沌時間序列構建復雜網(wǎng)絡的直接法，發(fā)現(xiàn)構建的Lorenz及R ssler系統(tǒng)的網(wǎng)絡拓撲圖與它們的混沌吸引子存在形態(tài)相似性。分析洛倫茲系統(tǒng)相空間重構方法構建的復雜網(wǎng)絡，發(fā)現(xiàn)隨著嵌入維數(shù)的增加平均路徑長度逐漸增加、聚類系數(shù)逐漸減小。為克服可視圖建網(wǎng)方法無法體現(xiàn)時間依

4、賴性的缺陷，提出了局部可視圖建網(wǎng)方法，通過分析神經元混沌簇放電時間序列，發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)絡的拓撲和統(tǒng)計特性能反映時間序列隨時間的演化特征。
　　通過分析睜眼和閉眼情況下腦電信號遞歸圖的確定性，發(fā)現(xiàn)了閉眼情況下確定性明顯高于睜眼時，并且利用構建的復雜網(wǎng)絡同樣反映了閉眼情況下的拓撲圖規(guī)則有序的確定性特征。利用提出的復雜網(wǎng)絡構建方法研究癲癇腦電信號，發(fā)現(xiàn)從網(wǎng)絡拓撲和統(tǒng)計特性上能明顯區(qū)分癲癇發(fā)作和發(fā)作間歇期的信號；對強直性陣攣癲癇發(fā)作前、中、后的