过度使用互联网对脑电信号的影响

当前,青少年上网成瘾已经成为一个严重的社会问题,为此,使用样本熵与功率谱分析方法,对9例过度使用互联网与9例较少使用互联网的受试者的脑电复杂度与功率谱进行了对比研究．发现过度使用互联网者在上网后各电极位置的脑电样本熵值较上网前均明显增大（P〈0．05）,而较少使用互联网者在上网后大部分电极位置处的样本熵值均较上网前有所减小,并且在一些电极位置处明显减小（P〈0．05）;而且,相比于上网前,过度使用互联网者在上网后所有电极位置处较慢的δ波成分均明显减少（P〈0．05）,θ波成分无明显变化,较快的α波、β波和γ波成分大都明显增加（P〈0．05）,而较少使用互联网者在上网前后脑电的各个成分大都没有明显的变化．这说明过度使用互联网会对大脑产生一定的影响．     

睡眠剥夺对脑认知和脑电复杂性的影响

为研究睡眠对大脑功能的影响，考察了正常睡眠与睡眠剥夺情况下脑认知能力的变化，分析了两种状态下自发脑电和事件相关电位复杂性的差异．通过事件相关电位P300的潜伏期与幅度反映不同状态下的脑认知能力，采用小波熵方法分析其复杂性．实验采用数字脑电图仪记录19导脑电信号，用OB序列诱发视觉事件相关电位．结果发现，睡眠剥夺组的靶刺激反应时间明显增长，而P300幅度显著降低、潜伏期明显增加；小波熵分析结果表明，与正常睡眠组比较，睡眠剥夺组自发脑电的256点小波熵和事件相关电位的32点小波熵均值都显著降低．故得出结论：睡眠剥夺对人的认知和脑电复杂性均产生了负向影响．因此，睡眠对维持大脑的功能具有重要作用．     

睡眠剥夺影响大脑功能区状态的非线性评价

采用近似熵研究睡眠剥夺（sleep deprivation，SD）对脑认知功能的影响，评价SD引起的大脑功能区状态的非线性变化．12名受试者在正常睡眠和一夜SD之后分别接受视觉注意力测试，记录自发脑电和诱发脑电，采用二维插值构建19导脑电近似熵脑信息图（brain information map，BIM）．结果表明，在SD状态下，自发脑电的近似熵在全脑范围内有不同程度的下降，额叶处大脑偏侧性发生变化，复杂度的中心从左脑转移到右脑；前额叶处诱发脑电近似熵值降低，而顶叶和颞叶处则升高．脑电近似熵可以作为指标来评价SD对脑认知功能的负向影响，BIM的变化趋势与从生理学及影像学角度的分析相吻合，与线性方法的研究结论一致，在一定程度上可以反映大脑功能状态，提供一条评价脑功能区状态变化趋势的思路．     

基于脑电节律的小波熵分析方法

 针对现有小波熵方法的影响因素分析不明确,影响认知特性的分析结果和可比性,本文确定了分解层数和P_n（第n个子空间信号能量与信号总能量之比）的选择和计算原则,在此基础上结合脑电节律特性,提出了一种基于节律特征的脑电小波熵分析方法,以构成节律信号的所有子空间为单元,统计所有子空间的能量和作为该节律的能量,经过计算得到脑电节律小波熵。基于该方法提取的脑电小波熵值描述了脑电节律信号的分布情况,同时结合小波熵值与脑电节律的联系,分析了小波熵值变化的原因,可追溯到脑电节律信号的变化规律,进而分析相应的认知特性,初步建立了脑电信号-脑电节律-脑电节律小波熵-认知特性的联系。     

过度使用互联网对脑电时频特性的影响研究

应用小波变换以及非负矩阵分解的方法研究了过度使用互联网对脑电时频特性的影响．采用经典的oddball刺激实验,分别采集过度使用互联网者与正常受试者在新奇刺激出现时的事件相关电位（Event—related potentials,ERP）,并利用小波变换以及事件相关谱扰动提取ERP的gamma节律时频信息,然后对其ANOVA统计计算的F检验结果进行两分量的非负矩阵分解．结果发现,过度使用互联网导致ERP的P300波幅降低（p〈0．05）,潜伏期延长（p〈0．05）,另外对于gamma节律的影响主要发生在刺激后300ms,频率范围在4050Hz内,主要集中在大脑的中央顶部．此结果说明过度使用互联网对大脑进行信息的整合和编码造成了影响．     

基于统计分布熵的抑郁症脑电信号分析

针对目前抑郁症研究和诊断中量化分析参数和分析方法不足的情况,本文提出和定义一种能对脑电活动的状态分布进行描述、并能用来计算和区分抑郁症患者和正常人脑电活动差异的统计分布熵方法。应用该方法对抑郁症患者和正常对照组的脑电信号统计分布熵进行数值计算,然后分析讨论它们之间的差异,最后对结果进行了统计分析。实验结果表明:抑郁症患者脑电的状态分布熵在部分脑区显著高于正常健康人,表现出较强的差异性。证明该统计分布熵能够表征大脑电活动的分布状态,提供反映其活动是否发生异变的信息,可以作为度量大脑电活动分布状态和分析脑电信号是否异常的一个物理参数。这对其用作诊断其他脑精神疾病的物理指标也具有积极意义。     

老年性痴呆症患者的EEG近似熵特征初探

老年性痴呆症是一种后天获得性中枢神经系统退行性疾病，严重地危害着人们的身体健康和生活质量，为了探索老年性痴呆症脑电图中隐含的信息，对老年性痴呆症患者和健康对照者的脑电图（EEG）近似熵进行分析，并绘制其脑电脑电信息图，对照健康人，发现患者EEG近似熵普遍下降，尤以右额叶，颞叶区显著，提示EEG近似熵与大脑功能状况有一定联系，在一定程度上可以反映大脑功能状态。     

基于样本熵的注意力相关脑电特征信息提取与分类

提出一种用样本熵作为特征进行注意力相关脑电信号的分析与分类处理、并采用支持向量机(SVM)算法实现分类器的方法.7位年龄在20~30岁之间的男性受试者接受了执行3种不同注意任务状态下的测试.数据分析结果显示:样本熵分类法对注意任务相关脑电信号分类的正确率可达85.5%,优于传统频段能量法获得的分类精度(77.9%).这个结果暗示了样本熵能有效地识别出自发脑电中注意力相关信息,因而它可在脑电生物信息反馈治疗系统设计中获得广泛的应用.     

不同脑负荷脑电特征的近似熵表征研究

目的研究不同生理状态下的脑电特征(EEG)。方法利用一种度量时间序列复杂性的非线性统计方法——近似熵(ApEn)方法。结果近似熵能够有效地反映脑电信号的变化情况。结论近似熵是一种值得重视且很有发展前景的复杂性分析方法。     

基于功率谱分析的头皮电位和心率变异性关系研究

通过对数学运算任务中头皮脑电信号和心率变异性的功率谱分析,研究了头皮脑电活动和心脏自主神经活动的关系.实验显示：数学运算过程中心率明显增加（P〈0.01）,心率变异性功率谱总能量减少（P〈0.05）,归一化高频功率明显降低（P〈0.01）,归一化低频功率明显升高（P〈0.01）;数算时脑电信号的α节律相对功率显著降低（P〈0.05）,θ节律谱能量值显著增加（P〈0.05）,相关分析显示F8、FT8、C4、P4和T8导脑电信号的θ节律功率谱能量值与心率变异性谱成分具有显著相关性（P〈0.05）.结果表明,数算任务中大脑有意识的精神活动增多,大脑中枢神经活动减少与心脏自主神经活动有关,脑中央前回、顶区和颞叶通过增加交感神经活动和减少迷走神经的作用来影响心率,它们在调节心脏自主神经活动中起重要作用.     

心算任务下脑电信息传输

通过计算多导脑电的互信息传输时间序列的复杂度,研究了心算任务和安静状态下不同认知水平的对象脑电特异表现.结果表明,不同的实验状态、不同认知能力的被试者以及大脑的不同部位均可对互信息复杂度产生显著影响.抑郁症在心算任务下的互信息传输复杂度显著低于（P<0.001）安静闭目状态下的复杂度,而正常对照组虽然在心算任务下的脑电互信息传输复杂度也较安静闭目状态时有所下降,但不具有统计意义.据此推测,完成认知作业时的脑电互信息复杂度在一定程度上反映了认知水平的不同.     

大学生网络成瘾和生命质量关系的调查研究

目的：探讨网络使用对在校大学生生命质量的影响,为大学生网络成瘾预防、干预和治疗提供理论依据。方法：采用分层整群随机抽样方法,以网络成瘾诊断量表和WHOQOL-BREF量表对某高校在校的一至四年级学生进行流行病学现况调查。结果：该校大学生网络成瘾阳性率为16.6%,男生网络成瘾率高于女生（P〈0.05）;大学四年级学生网络成瘾率高于其他3个年级（P〈0.05）,一年级学生相对较低;网络成瘾组的生理、心理、社会和环境领域的得分分别为12.23&#177;2.31、12.38&#177;2.30、12.99&#177;3.58和12.10&#177;2.58,均低于网络正常使用组;网络成瘾组和网络正常使用组在生理和心理两个领域的得分存在显著性差异（P〈0.05）。结论：高校大学生中网络成瘾发生率较高,影响到了大学生的身心健康,应引起相关部门的重视,尽早采取干预措施。     

基于岭回归模型的网络用户心理因素研究

很多网民表现出对于互联网的过度痴迷,影响了正常的工作和生活.为了找出其中的心理性因素,该文通过调查问卷的设置和岭回归分析模型展开实证分析,设置了生活压力、社会认同、心情抑郁、内心孤独、自我封闭等5项心理因素,实证过程证实了心理因素的共线性特性,实证结果证实了心理因素是造成用户痴迷网络的重要原因.     

《延安大学学报》（自然科学版）近4年网络传播的分析

以中国知网2005年1月1日至2008年7月31日的统计数据为基础,对《延安大学学报》（自然科学版）的网络传播情况进行分析。结果表明：2005—2008年《延安大学学报》（自然科学版）访问量为145726次,其中院校类访问用户占总数的61．7％。下载频次为66383次。数学文献数为351篇,引用频次为154次。物理文献数为128篇,引用频次为28次。化学文献数为142篇,引用频次为141次。生物科学文献数为77篇,引用频次为160次。其中化学、化学工业、计算机技术和生物科学各学科引用频次较高。定量分析《延安大学学报》（自然科学版）的网络传播情况,为进一步发展提供理论依据。     

一名工科男大学生网络成瘾的戒除与思考

描述了一名工科男大学生网络成瘾的戒除过程,通过了解其生活史与人际关系网,采用同辈介入、家长谈话、辅导员谈话等三种措施改变成瘾者的认知模式,使该生戒除了网络成瘾的行为,基本消除了"网络人格"。同时,对大学生网络成瘾的前期预防、戒除方式进行了探讨,提出了大学生网络成瘾者矫正的综合模型。     

基于感觉运动BCI系统的EEG手部运动分类

对于残疾人或者运动不便的健全人,感觉运动相关的BCI（Brain Computer Interface）系统是十分必要的.BCI系统的关键部分是对EEG（Eletroencepalograph）信号的采集、提取和分类.本文研究的是手部三种动作在运动执行的情况下,人脑产生的EEG信号的不同.利用EEG信号在运动时发生于大脑感觉运动皮层区域的ERS（Event-Related Synchronization）和ERD（Event-Related Desynchronization）现象,运用EMD（Empirical Mode Decomposition）等算法进行信号的特征提取,然后进行分类,得出了平均准确率为78.75％的良好结果.此次研究提供了一种基于EMD新的有效的运动相关BCI系统研发中的EEG信号的特征提取算法.