基于高性能計(jì)算的腦電信號(hào)分析.pdf

1、人腦由大約140萬(wàn)億神經(jīng)細(xì)胞組成，是人體內(nèi)結(jié)構(gòu)最復(fù)雜的器官之一，腦電信號(hào)是許多神經(jīng)元共同活動(dòng)的結(jié)果，反映出腦神經(jīng)的電生理運(yùn)動(dòng)。腦電信號(hào)的研究從開(kāi)始被發(fā)現(xiàn)就緊緊與應(yīng)用結(jié)合在一起，目前，腦電信號(hào)的研究已不僅僅是應(yīng)用在疾病的診斷方面，在一些早期預(yù)防以及后期功能康復(fù)方面也產(chǎn)生了積極的作用。因此，對(duì)腦電信號(hào)處理分析方法的研究就顯得尤為重要。由于腦電信號(hào)數(shù)據(jù)量非常大，處理難度大，耗時(shí)長(zhǎng)，研究如何高效快速地對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行分析處理并得到精確度高的結(jié)果成

2、為本文的重點(diǎn)。
　　本文采用的是算法與程序開(kāi)發(fā)相結(jié)合的方法，首先對(duì)一組麻醉腦電數(shù)據(jù)通過(guò)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)(EEMD)分解算法進(jìn)行處理分析，其中E E M D是一種新的自適應(yīng)時(shí)頻分析方法，特別適合于處理嘈雜的非線性或非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，比如在腦電圖中采集的數(shù)據(jù)，提取有用信息。然而EEM D算法類型是高度計(jì)算密集型的，所以在此我們應(yīng)用高性能計(jì)算完成其加速運(yùn)算。本課題使用的是N V ID IA公司推出的基于G P U的CUDA(統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu))，主

3、要的研究工作是對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行分析處理得到有用信息，并提取其高密度和高復(fù)雜度的計(jì)算任務(wù)，應(yīng)用高性能計(jì)算— CUDA來(lái)實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確得到分析結(jié)果的目的。其次采用時(shí)空動(dòng)力學(xué)機(jī)制對(duì)癲癇腦電信號(hào)進(jìn)行判別分析，主要目的是對(duì)癲癇發(fā)作的發(fā)作初期、發(fā)作期、發(fā)作后期腦電信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確的區(qū)分，有助于臨床診斷和治療。
　　結(jié)果顯示，高性能并行計(jì)算在對(duì)腦電信號(hào)的分析處理過(guò)程中，在不影響準(zhǔn)確度的情況下，其運(yùn)算速度大大提高，極大的縮短了信號(hào)分析處理周期。其次，時(shí)空