基于雙譜的頭表腦電網絡構建研究.pdf

1、腦電（Electroencephalograph，EEG）是一種復雜的非線性、非高斯的隨機信號。通常，我們使用功率譜分析或相干分析的方法處理腦電信號，這樣可以提取腦電在頻域上的信息。然而，功率譜或相干分析的方法丟失了包括信號的相位信息在內的高階信息，只是處理信號的二階矩，反映了信號二階矩的幅頻特性。為了更加深入地研究腦電信號，提取包括相位信息在內的高階信息，我們使用雙譜分析的方法處理EEG信號，它可以檢測不同信號之間在不同頻率上的非線性

2、耦合現象。
　　本文基于雙譜理論實現相應的網絡構建，利用仿真實驗對基于雙譜的網絡構建方法進行系統(tǒng)的分析。然后使用雙譜分析的方法處理在Oddball實驗下P300任務態(tài)的腦電信號，并構建頭表腦電網絡，目的是找到一種更加有效的方法，更加深入地研究認知過程中，腦區(qū)之間的信息交流。本文主要工作如下：
　?。?）由于雙譜分析可以驗證不同信號之間在不同頻率上的非線性耦合，本文構建仿真信號，檢驗信號之間的耦合結果，得到了在同一個時間序列下

3、的不同信號在不同頻率下的4種耦合模式。構建這四種耦合模式下的網絡拓撲圖，更加形象地描述仿真信號之間在不同頻段上的耦合關系，證明雙譜在捕捉信號之間非線性耦合的可靠性。
　?。?）將雙譜分析應用到Oddball實驗的任務態(tài)EEG研究中，估計兩兩信號之間在不同頻率上的非線性耦合?？紤]到腦電的頻段劃分，我們關注十種耦合模式下的網絡結果。發(fā)現有四種耦合結果的網絡與P300幅值之間存在穩(wěn)定、較強的相關性，最終得到相應的網絡拓撲圖，說明了在任務

4、態(tài)時大腦之間不同頻段的信息交互現象，并且這些耦合模式的腦網絡存在從前額葉到頂枕葉的長程連接，這與P300發(fā)生的腦區(qū)以及誘發(fā)產生 P300時腦區(qū)之間相互作用以及腦區(qū)之間的長效連接是一致的。
　　本研究對于我們更加深入地研究P300的腦機制有著重要的意義，研究發(fā)現在完成高階神經認知的過程中，腦區(qū)之間存在信息交互，同時信息的交流伴隨著頻段之間的非線性耦合現象。P300被認為是高階認知過程中的一種生物指標，同時這些認知過程與腦區(qū)間的網絡連