本文主要研究内容
作者杨雄（2019）在《EEG时序特征选取及其脑网络构建与分析》一文中研究指出：工作记忆(working memeory,WM)是一种较短时间范围内的记忆形式,在进行学习、记忆、思维及问题解决等高等认知活动中,大脑需要对信息进行加工和存储,这就需要工作记忆这种机制来进行处理。在工作记忆中有中央执行系统、视觉空间存储器和语音环路三个组成部分共同决定工作记忆中信息的编码、存储形式和提取等。有研究表明,大多数精神疾病患者会出现认知障碍,其中工作记忆障碍是精神疾病患者的主要认知障碍。EEG以其成本低廉、无创性及便携性等特点常用于疾病的诊断及早期干预中。传统的EEG分析方法有时域分析、频域分析、时频分析等,但是这些方法只适用于线性分析。近年来,将非线性动力学及复杂网络理论应用在EEG信号的分析当中,试图能够更好地分析出EEG信号中的特性以及脑网络拓扑结构在不同状态下的变化规律。传统的EEG脑网络构建方法是将EEG信号的电极作为网络节点,节点之间的关系作为网络的连边,但是这种网络构建方法没有充分利用EEG高时间分辨率的特性。Zhang等人首先提出了伪周期时间序列网络构建的方法,广大学者在此基础上进一步研究并提出了不同的构建方法,目的是能够充分利用EEG的高时间分辨率,更好地了解EEG的时间特性。本文提出了一种构建时间序列复杂网络的新方法。在精分数据上对构建的时间序列复杂网络进行了分析,首先从时间角度利用复杂网络方法分析了正常人与病人所构建的时间序列网络属性的差异;其次从空间角度分析了通道之间构建的复杂网络拓扑结构的相似性,进一步找出正常人与患者之间的差异。从时间和空间两个角度分析EEG数据,挖掘精神分裂症患者疾病与正常被试构建的时间序列网络之间的差异,为精神分裂症患者的研究提供了一种新的研究思路。具体内容主要包括:(1)使用微状态(microstate)对EEG信号分析,验证微状态方法能够应用在所使用的数据集。本研究分析了微状态的微状态数、平均持续时间和状态转移概率,证明了微状态适用于所使用的EEG数据,为时间序列复杂网络的构建提供了理论支持。(2)基于微状态方法对EEG数据进行分段,构建时间序列复杂网络。构建时间序列网络时选择微状态划分的时间段作为网络的节点,并对划分的时间段提取特征,从中选择有效的特征向量作为各时间段的特征,时间段特征向量之间的相关系数作为网络的边,由此可以得到各个通道多个稀疏度下的时间序列复杂网络。(3)分析所构建的时间序列复杂网络差异。首先分析时间序列复杂网络的全局属性和局部属性,对所求的网络属性分析比较,了解正常人与精神分裂症患者构建的时间序列复杂网络的特点,进一步分析复杂网络差异性较大的通道,分析病灶处差异性较大的网络属性进而能反映出时间序列的差异。其次分析构建的时间序列复杂网络网络拓扑结构的相似性,通过比较正常人与精神分裂症患者各自通道之间的相似性,将相似性较大的联系表示出来,可以分析正常人与精神分裂症患者通道网络之间相似性之间的关系。
Abstract
gong zuo ji yi (working memeory,WM)shi yi chong jiao duan shi jian fan wei nei de ji yi xing shi ,zai jin hang xue xi 、ji yi 、sai wei ji wen ti jie jue deng gao deng ren zhi huo dong zhong ,da nao xu yao dui xin xi jin hang jia gong he cun chu ,zhe jiu xu yao gong zuo ji yi zhe chong ji zhi lai jin hang chu li 。zai gong zuo ji yi zhong you zhong yang zhi hang ji tong 、shi jiao kong jian cun chu qi he yu yin huan lu san ge zu cheng bu fen gong tong jue ding gong zuo ji yi zhong xin xi de bian ma 、cun chu xing shi he di qu deng 。you yan jiu biao ming ,da duo shu jing shen ji bing huan zhe hui chu xian ren zhi zhang ai ,ji zhong gong zuo ji yi zhang ai shi jing shen ji bing huan zhe de zhu yao ren zhi zhang ai 。EEGyi ji cheng ben di lian 、mo chuang xing ji bian xie xing deng te dian chang yong yu ji bing de zhen duan ji zao ji gan yu zhong 。chuan tong de EEGfen xi fang fa you shi yu fen xi 、pin yu fen xi 、shi pin fen xi deng ,dan shi zhe xie fang fa zhi kuo yong yu xian xing fen xi 。jin nian lai ,jiang fei xian xing dong li xue ji fu za wang lao li lun ying yong zai EEGxin hao de fen xi dang zhong ,shi tu neng gou geng hao de fen xi chu EEGxin hao zhong de te xing yi ji nao wang lao ta pu jie gou zai bu tong zhuang tai xia de bian hua gui lv 。chuan tong de EEGnao wang lao gou jian fang fa shi jiang EEGxin hao de dian ji zuo wei wang lao jie dian ,jie dian zhi jian de guan ji zuo wei wang lao de lian bian ,dan shi zhe chong wang lao gou jian fang fa mei you chong fen li yong EEGgao shi jian fen bian lv de te xing 。Zhangdeng ren shou xian di chu le wei zhou ji shi jian xu lie wang lao gou jian de fang fa ,an da xue zhe zai ci ji chu shang jin yi bu yan jiu bing di chu le bu tong de gou jian fang fa ,mu de shi neng gou chong fen li yong EEGde gao shi jian fen bian lv ,geng hao de le jie EEGde shi jian te xing 。ben wen di chu le yi chong gou jian shi jian xu lie fu za wang lao de xin fang fa 。zai jing fen shu ju shang dui gou jian de shi jian xu lie fu za wang lao jin hang le fen xi ,shou xian cong shi jian jiao du li yong fu za wang lao fang fa fen xi le zheng chang ren yu bing ren suo gou jian de shi jian xu lie wang lao shu xing de cha yi ;ji ci cong kong jian jiao du fen xi le tong dao zhi jian gou jian de fu za wang lao ta pu jie gou de xiang shi xing ,jin yi bu zhao chu zheng chang ren yu huan zhe zhi jian de cha yi 。cong shi jian he kong jian liang ge jiao du fen xi EEGshu ju ,wa jue jing shen fen lie zheng huan zhe ji bing yu zheng chang bei shi gou jian de shi jian xu lie wang lao zhi jian de cha yi ,wei jing shen fen lie zheng huan zhe de yan jiu di gong le yi chong xin de yan jiu sai lu 。ju ti nei rong zhu yao bao gua :(1)shi yong wei zhuang tai (microstate)dui EEGxin hao fen xi ,yan zheng wei zhuang tai fang fa neng gou ying yong zai suo shi yong de shu ju ji 。ben yan jiu fen xi le wei zhuang tai de wei zhuang tai shu 、ping jun chi xu shi jian he zhuang tai zhuai yi gai lv ,zheng ming le wei zhuang tai kuo yong yu suo shi yong de EEGshu ju ,wei shi jian xu lie fu za wang lao de gou jian di gong le li lun zhi chi 。(2)ji yu wei zhuang tai fang fa dui EEGshu ju jin hang fen duan ,gou jian shi jian xu lie fu za wang lao 。gou jian shi jian xu lie wang lao shi shua ze wei zhuang tai hua fen de shi jian duan zuo wei wang lao de jie dian ,bing dui hua fen de shi jian duan di qu te zheng ,cong zhong shua ze you xiao de te zheng xiang liang zuo wei ge shi jian duan de te zheng ,shi jian duan te zheng xiang liang zhi jian de xiang guan ji shu zuo wei wang lao de bian ,you ci ke yi de dao ge ge tong dao duo ge xi shu du xia de shi jian xu lie fu za wang lao 。(3)fen xi suo gou jian de shi jian xu lie fu za wang lao cha yi 。shou xian fen xi shi jian xu lie fu za wang lao de quan ju shu xing he ju bu shu xing ,dui suo qiu de wang lao shu xing fen xi bi jiao ,le jie zheng chang ren yu jing shen fen lie zheng huan zhe gou jian de shi jian xu lie fu za wang lao de te dian ,jin yi bu fen xi fu za wang lao cha yi xing jiao da de tong dao ,fen xi bing zao chu cha yi xing jiao da de wang lao shu xing jin er neng fan ying chu shi jian xu lie de cha yi 。ji ci fen xi gou jian de shi jian xu lie fu za wang lao wang lao ta pu jie gou de xiang shi xing ,tong guo bi jiao zheng chang ren yu jing shen fen lie zheng huan zhe ge zi tong dao zhi jian de xiang shi xing ,jiang xiang shi xing jiao da de lian ji biao shi chu lai ,ke yi fen xi zheng chang ren yu jing shen fen lie zheng huan zhe tong dao wang lao zhi jian xiang shi xing zhi jian de guan ji 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自太原理工大学的杨雄，发表于刊物太原理工大学2019-07-26论文，是一篇关于工作记忆论文,精神分裂症论文,复杂网络论文,微状态论文,脑电图论文,太原理工大学2019-07-26论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自太原理工大学2019-07-26论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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