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文檔簡介
1、在神經(jīng)科學(xué)和生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域,隨著腦功能成像技術(shù)和腦功能關(guān)聯(lián)分析技術(shù)的快速發(fā)展,大腦功能相關(guān)性與功能區(qū)域連接結(jié)構(gòu)圖等方面的研究取得了重大進(jìn)展,并為人們更好地理解大腦神經(jīng)活動(dòng)與其展現(xiàn)出來的復(fù)雜功能之間的關(guān)系開創(chuàng)了一種重要的研究途徑。根據(jù)目前生理結(jié)構(gòu)解剖學(xué)和神經(jīng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)影像等技術(shù)已取得的研究成果,可以將人類的大腦皮層看作是一個(gè)由大量神經(jīng)元相互作用、相互關(guān)聯(lián)而構(gòu)成極其復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。為檢測和評(píng)估該動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)在大腦神經(jīng)活動(dòng)過程中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和定
2、向關(guān)聯(lián)信息,目前主要的研究方法是對(duì)同時(shí)采集到的多通道腦電信號(hào)間隱藏著的定向關(guān)聯(lián)信息作進(jìn)一步的分析與評(píng)估。
本論文主要圍繞多通道腦電信號(hào)間的定向關(guān)聯(lián)評(píng)估問題進(jìn)行研究,提出了新的多元信號(hào)模型和評(píng)估分析方法,并解決了目前一些分析方法中存在的重要缺陷。
首先,在簡單介紹多元信號(hào)間定向關(guān)聯(lián)評(píng)估方法的發(fā)展現(xiàn)狀后,針對(duì)自適應(yīng)定向傳遞函數(shù)(ADTF)方法無法準(zhǔn)確區(qū)分和評(píng)估瞬間定向關(guān)聯(lián)和時(shí)延定向關(guān)聯(lián)的問題,提出了動(dòng)態(tài)因果排序(DCO)
3、新算法,并詳述了如何構(gòu)建擴(kuò)展時(shí)變多元自回歸頻域模型。在此基礎(chǔ)上,又分別提出了用于評(píng)估瞬間定向關(guān)聯(lián)的瞬間作用因子(IEF)方法和用于評(píng)估時(shí)延定向關(guān)聯(lián)的time-lagged ADTF方法。多個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)研究的分析結(jié)果顯示了DCO新算法具有非常高的排序準(zhǔn)確率,而IEF方法則能夠有效地對(duì)瞬間定向關(guān)聯(lián)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤,同時(shí)time-lagged ADTF方法比傳統(tǒng)的ADTF方法更能準(zhǔn)確描述多元信號(hào)間的時(shí)延定向關(guān)聯(lián)作用。
其次,將DCO新算法
4、、IEF方法和time-lagged ADTF方法應(yīng)用到真實(shí)的多通道視覺誘發(fā)電位(VEP)信號(hào)研究中,并與傳統(tǒng)的ADTF方法結(jié)果進(jìn)行比較,證實(shí)了VEP信號(hào)間定向關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)存在異側(cè)性特征的現(xiàn)象。
為解決多元信號(hào)在弱耦合情況下的相位定向關(guān)聯(lián)評(píng)估問題,本文又提出了基于帶噪聲項(xiàng)Kuramoto模型的定向關(guān)聯(lián)指標(biāo)(DI)方法和源信號(hào)指標(biāo)(SI)方法,分別用于評(píng)估多元信號(hào)間的相位定向關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)和源信號(hào)的辨識(shí),并通過多個(gè)仿真研究的分析結(jié)果顯示了
5、DI方法在多元信號(hào)弱耦合情況下比傳統(tǒng)的ADTF方法具有更高的源信號(hào)辨識(shí)準(zhǔn)確率以及更好的評(píng)估性能,同時(shí)DI方法還具有有效分辨多元信號(hào)間直接和間接定向關(guān)聯(lián)的能力。
最后,將提出的DI方法和SI方法對(duì)多組癲癇病人發(fā)作間歇期的皮層電位信號(hào)進(jìn)行了分析,獲得了皮層腦電信號(hào)相位耦合的定向關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)圖,評(píng)估了其可能的癲癇發(fā)作源區(qū)域位置。通過與傳統(tǒng)的ADTF方法結(jié)果的比較,揭示了病人大腦皮層右半球前額葉位置有可能是癲癇發(fā)作間歇時(shí)段內(nèi)的次要影響源區(qū)
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