基于判別分析法的腦電圖數(shù)據(jù)分析的研究.pdf

1、腦電圖是通過腦電圖描記儀將腦自身微弱的生物電放大記錄成為一種曲線圖，是腦神經(jīng)電生理活動在大腦皮層或頭皮表面的總體反映。腦電信號(EEG)記錄下來的腦電活動包含了大量的生理信息，提取腦電特征并對其作深入的研究有助于我們進(jìn)一步探索大腦。近年來，實現(xiàn)腦電圖的自動判讀和評估一直是研究者們在不斷探索的研究領(lǐng)域，腦電特征的提取和腦電圖數(shù)據(jù)自動分類是實現(xiàn)自動判讀和評估的基礎(chǔ)，對腦電圖的檢查和定量分析等方面有著重要的意義。 研究目的:本文通過對

2、客觀記錄的受試者腦電圖數(shù)據(jù)進(jìn)行馬氏距離判別、Fisher判別和Bayes判別分析，得出一種應(yīng)用于腦電數(shù)據(jù)特征提取和分類決策相對準(zhǔn)確的方法，并應(yīng)用于飲酒事件的腦電數(shù)據(jù)分析中，以期判別攝入酒精后頭部各部位電極的類別，從而探討不同飲酒量狀態(tài)下腦電特征的變化。 研究方法:根據(jù)“波的強弱不同將21導(dǎo)電極分為四類，分別對6例正常狀態(tài)下受試者21導(dǎo)聯(lián)電極的腦電圖數(shù)據(jù)進(jìn)行3種判別分析。用得出相對準(zhǔn)確的分析方法對6例受試者每隔20分鐘飲酒200m

3、l(攝入酒精7.2毫升)的6個飲酒事件進(jìn)行判別分析。 研究結(jié)果:對6例正常狀態(tài)下受試者的腦電圖數(shù)據(jù)進(jìn)行馬氏距離判別、Fisher判別和Bayes判別分析，預(yù)測各電極分類準(zhǔn)確率分別為64.4％，72.3％，22.7％。對6例受試者飲酒事件的腦電圖數(shù)據(jù)做Fisher判別分析，得出21導(dǎo)電極類別隨實驗條件和攝入酒精量的具體變化:安靜閉眼沒有飲酒狀態(tài)下，各電極分類基本正確。飲酒200ml后，中央?yún)^(qū)電極(C3，CZ，C4)被判到后頭部(P

4、3，Pz，P4，O1，Oz，O2，T5，T6)數(shù)量增加，前頭部(Fz，F(xiàn)3，F(xiàn)4，F(xiàn)p1，F(xiàn)pZ，F(xiàn)p2，F(xiàn)7，F(xiàn)8)和側(cè)頭部電極(T3，T4)被判到中央?yún)^(qū)數(shù)量增加。飲酒400ml后，中央?yún)^(qū)電極被判到后頭部數(shù)量減少，前頭部和側(cè)頭部電極被判到中央?yún)^(qū)數(shù)量減少。飲酒600ml后，中央?yún)^(qū)電極被判到后頭部數(shù)量減少，判到前頭部的數(shù)量增加，前頭部電極被判到中央?yún)^(qū)數(shù)量增加，側(cè)頭部電極被判到前頭部數(shù)量增加。飲酒800ml后，前頭部電極被判到中央?yún)^(qū)的數(shù)量減