EEG信號構(gòu)建的復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)同步性研究.pdf

1、大腦是自然界中最為復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，它的復(fù)雜不僅僅體現(xiàn)在數(shù)以億計的神經(jīng)元在空間上互相連接所形成的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，還體現(xiàn)在這些神經(jīng)元通過大量的群集和彼此間相互的協(xié)同作用所形成的情感認(rèn)知功能。因此，使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論來分析大腦網(wǎng)絡(luò)中所蘊含的耦合關(guān)系，是近年來神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域所研究的重點。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中有很多可以解釋網(wǎng)絡(luò)的效率和工作狀態(tài)的指標(biāo)，如平均距離、耦合程度、聚類系數(shù)、度分布等。不同的指標(biāo)能夠度量網(wǎng)絡(luò)的不同性質(zhì)。
　　本文從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的角度出

2、發(fā)，探討了腦網(wǎng)絡(luò)同步狀態(tài)的形成以及達(dá)到同步狀態(tài)時網(wǎng)絡(luò)的特點。根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中李雅普諾夫穩(wěn)定性理論，提出了適合應(yīng)用在腦網(wǎng)絡(luò)上的同步穩(wěn)態(tài)模型，并給出了理論依據(jù)和證明，探索了腦網(wǎng)絡(luò)達(dá)到同步穩(wěn)態(tài)時的一個理論判據(jù)。同時使用了嗜酒成癮的腦電數(shù)據(jù)和DEAP情感數(shù)據(jù)在對提出的模型進行了驗證。在嗜酒成癮數(shù)據(jù)集中分析了正常人和酗酒患者腦網(wǎng)絡(luò)同步特征的差異，并使用DEAP數(shù)據(jù)集下的實驗結(jié)論作為參照對比。主要工作如下：
　?。?）在一般復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)同步模型上做

3、了改進，使之可以適用于腦網(wǎng)絡(luò)，消除了復(fù)變量的存在，使得動力學(xué)中一般主穩(wěn)定方程可以以矩陣分解的形式應(yīng)用在腦網(wǎng)絡(luò)中，并且在構(gòu)造過程中將系統(tǒng)穩(wěn)定時的狀態(tài)參數(shù)從一個變成了兩個。使用坐標(biāo)塊下降算法對腦網(wǎng)絡(luò)同步模型進行了變換，并構(gòu)造了李雅普諾夫判別式，給出了一個判斷腦網(wǎng)絡(luò)是否達(dá)到同步的理論判據(jù)。
　?。?）給出了由完整腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造其子網(wǎng)絡(luò)的一種節(jié)點選取規(guī)則——隨機阿波羅方法，并分析了根據(jù)這種方法構(gòu)造出的子網(wǎng)絡(luò)隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增加，其同步穩(wěn)定狀態(tài)的

4、變化。
　　（3）在嗜酒成癮數(shù)據(jù)集上，使用電極做節(jié)點，并選取同步似然性來度量通道之間的相關(guān)性，構(gòu)造了酗酒病人和正常病人的EEG功能腦網(wǎng)絡(luò)，對比了兩者腦網(wǎng)絡(luò)同步的持續(xù)時間，和達(dá)到同步時網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)正常人的腦網(wǎng)絡(luò)達(dá)到同步時間雖然長于酗酒病人，但其同步狀態(tài)更加穩(wěn)定，并通過獨立成分分析揭示了其中的原因：正常人腦網(wǎng)絡(luò)具有同步性極強的結(jié)點來引導(dǎo)整個網(wǎng)絡(luò)達(dá)到同步狀態(tài)，而相比之下，酗酒者腦網(wǎng)絡(luò)的單個節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)的影響要小很多。
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5、4）在DEAP數(shù)據(jù)集上重新按照同樣的方法構(gòu)造腦網(wǎng)絡(luò)，并分析所得網(wǎng)絡(luò)的同步時間，穩(wěn)定性持續(xù)狀態(tài)，以及結(jié)點對網(wǎng)絡(luò)同步的貢獻值，進一步證明了上述結(jié)論。
　　本文通過對一般復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)同步模型進行了改進，使之能夠應(yīng)用在腦網(wǎng)絡(luò)上，并通過兩種數(shù)據(jù)集對模型的正確性驗證，實驗結(jié)果表明，所提出的模型能夠較好的度量正常人和酗酒患者腦網(wǎng)絡(luò)的同步特征，并且在同步的持續(xù)時間和穩(wěn)定狀態(tài)方面，正常人的腦網(wǎng)絡(luò)都具有顯著的優(yōu)勢。希望本文所提出的方法可以為今后腦網(wǎng)絡(luò)的發(fā)