癫痫脑电信号分析研究.ppt

癫痫脑电信号分析研究癫痫脑电信号分析研究指导教师: 夏阳副教授研究生: 刘衍素电子科技大学生命科学与技术学院电子科技大学生命科学与技术学院 2 2 本文所要解决的问题本文所要解决的问题??将近似熵用于临床癫痫患者脑电信号分析, 将近似熵用于临床癫痫患者脑电信号分析, 探讨理论分析方法在临床上的实用价值; 探讨理论分析方法在临床上的实用价值; ??用似然同步、近似熵分析痫样放电大鼠皮层用似然同步、近似熵分析痫样放电大鼠皮层和海马脑电信号,探讨癫痫大鼠在不同脑功和海马脑电信号,探讨癫痫大鼠在不同脑功能状态下、脑功能状态转换时的不同脑区及能状态下、脑功能状态转换时的不同脑区及其之间的功能改变。其之间的功能改变。 3 3内容提要内容提要ⅠⅠ. .研究背景研究背景ⅡⅡ. .临床癫痫患者脑电信号分析临床癫痫患者脑电信号分析ⅢⅢ. .癫痫大鼠脑电信号分析癫痫大鼠脑电信号分析??实验及数据预处理实验及数据预处理??近似熵分析近似熵分析??似然同步分析似然同步分析ⅣⅣ. .工作总结和展望工作总结和展望ⅤⅤ. .致谢致谢 4 4ⅠⅠ. .研究背景研究背景??癫痫癫痫( (Epilepsy Epilepsy ) ) 是由于脑部神经细胞群异常放电引起的是由于脑部神经细胞群异常放电引起的一过性脑功能紊乱综合症,是一种严重且较顽固的慢性疑难性一过性脑功能紊乱综合症,是一种严重且较顽固的慢性疑难性脑部疾病,其发作时表现为大脑神经元脑部疾病,其发作时表现为大脑神经元群群兴奋性增高以及过度兴奋性增高以及过度同步化放电,并导致短暂性中枢神经系统功能失常同步化放电,并导致短暂性中枢神经系统功能失常。。??研究意义研究意义??癫痫的发病率高(约癫痫的发病率高(约 5 5‰‰),危害大),危害大; ; ??癫痫癫痫 EEG EEG 有其特征,但在临床上从有其特征,但在临床上从 EEG EEG 的中获得的信息有的中获得的信息有限,需要深入挖掘; 限,需要深入挖掘; ??动物模型可以做到有创分析,可以完成临床不能进行的一些动物模型可以做到有创分析,可以完成临床不能进行的一些研究研究??癫痫脑电信号中常见的特征波有癫痫脑电信号中常见的特征波有 6 6 ??癫痫脑电信号的分析方法癫痫脑电信号的分析方法??线性分析线性分析时域分析时域分析频域分析频域分析时频分析时频分析??非线性分析非线性分析关联维数( 关联维数( Correlation dimension Correlation dimension ) ) 李亚普诺夫指数( 李亚普诺夫指数( Lyapunov Lyapunov exponent exponent ) ) 复杂度( 复杂度( plexity ) ) ??算法复杂度算法复杂度??近似熵近似熵同步分析同步分析??似然同步似然同步( ( Synchronization likelihood Synchronization likelihood ) ) 匹配追踪算法匹配追踪算法 7 7 ??近似熵( 近似熵( Pincus Pincus , ,1991 1991 ) ): : 用一个非负数来表示一个时用一个非负数来表示一个时间序列的复杂性方法,越复杂的时间序列对应的近似熵越间序列的复杂性方法,越复杂的时间序列对应的近似熵越大大。。??算法算法??优点优点计算所需数据短( 计算所需数据短( 100 100 ~ ~5000 5000 点) 点) 抗噪及抗野点能力强(特别是对偶尔产生的瞬态强干抗噪及抗野点能力强(特别是对偶尔产生的瞬态强干扰) 扰) 适用于确定性信号及随机信号适用于确定性信号及随机信号??本文采用洪波等( 本文采用洪波等( 1999 1999 )提出的快速算法,其)提出的快速算法,其计算速度提高了计算速度提高了 5 5倍倍(1) (3) (2) (4) (5)8 8 ??似然同步似然同步( ( Stam Stam , , 2002) 2002) : : 是一种一个时间序列和另是一种一个时间序列和另一个或多个时间序列间动态相互作用的测量方法一个或多个时间序列间动态相互作用的测量方法??算法算法??优点优点既能测量线性又能测量非线性的相互作用既能测量线性又能测量非线性的相互作用能够反映这种相互作用随时间的变化能够反映这种相互作用随时间的变化, ,适用于不稳定适用于不稳定的时间序列的时间序列??用似然同步分析各脑区、各节律间同步性差异用似然同步分析各脑区、各节律间同步性差异及状态转化时的变化未见报道及状态转化时的变化未见报道(1) (2) (3)(4) (5)9 9 ⅡⅡ. .临床癫痫患者脑电信号近似熵分析临床癫痫患者脑电信号近似熵分析??数据来源: 数据来源: 四川大学华西医学中心神经内科提供