基于多通道线性描述参数的生理性精神疲劳分析

通过对24h睡眠剥夺实验以及不同精神疲劳状态下的脑电信号进行分析，提取了脑电信号的多通道线性描述参数场强变化率，研究了脑电信号场强变化率的平均值与生理性精神疲劳程度之间的关系，以及它在不同生理性精神疲劳状态下的变化规律及其相关性．实验结果表明，场强变化率的平均值与生理性精神疲劳程度之间存在很强的关联性，对于不同的生理性精神疲劳状态，随着生理性精神疲劳程度的增加，其脑电信号场强变化率的平均值逐渐降低．脑电信号场强变化率的平均值有望成为衡量生理性精神疲劳程度的指标．     

利用双谱分析的癫痫脑电特征研究

根据癫痫患者脑电信号具有非高斯、非线性随机特性,应用高阶累积量技术对癫痫患者的脑电信号进行双谱估计,研究了在不同发病阶段的脑电信号的高斯偏离程度,以获取更加敏感和准确的临床监护和发病预报参量.用参数模型法进行双谱估计,并根据奇异值分解最小二乘法求解模型参数,从而获得高分辨率的双谱估计值和有效的脑电相位信息.用功率谱对高阶谱进行规范,规范化结果可作为相关系数,通过估计双相关系数找出它与癫痫发作的关系.实验结果表明,患者在癫痫发作前、开始发作和发作期,双谱的等高线图具有明显的尖峰,在癫痫发作时的脑电双相关系数值要比癫痫发作前和发作后的系数值高得多,使得脑电波的非高斯性和非线性增强.双谱分析为癫痫脑电信号的研究提供了一些新的思路,双相关系数有望成为临床监护、预报癜痫发作的一个指标.     

频域多分辨分析及其对提取脑电特征波的应用

提出一种基于傅里叶变换的频域多分辨分析的新理念,对频域空间进行2进制多分辨分解,并用于分解脑电信号的4种脑波主要分量,以及研究脑电信号各种节律的动态特性.结果表明,该方法物理意义清楚,能获得比小波多分辨分析更多的信息,并能够有效提取脑电不同节律的时频特性,是一种新的描述脑电信号动态时频变化特征的定量定性分析方法.     

基于有向网络的人物信息诱发脑电信号特征

基于熟人和陌生人的视听觉信息,通过记录对应的脑电信号,对大脑在熟人和陌生人信息刺激下的认知机制展开研究.首先,通过记录被试在视听刺激下的脑电信号,得到对应不同刺激下的事件相关脑电位.通过计算不同导联间的相位传递熵构建有向功能网络,最后对重点网络参数进行分析.结果表明,相比陌生人信息诱发的有向网络,熟人信息诱发网络中关键节点的作用加强,网络聚集能力增强;熟人信息诱发网络的连接更加趋向于全脑化,不同脑区间的信息交换加强,整个网络结构更有利于完成对熟人信息的识别.     

基于脑电的轻装作业操作者脑力负荷与绩效的分析

针对脑力负荷过高或过低导致产品质量低、生产效率低的问题,采用脑电(EEG)生理测量技术,模拟轻装产品的手工装配生产。设计了单产品装配和产品组合装配实验方案,探究操作者脑力负荷与工作绩效之间的关系。采集了25位志愿者的EEG负荷指标、装配完成率和装配时间三种指标数据,分析结果表明:EEG负荷指标的波动趋势可以有效地反映操作者的任务绩效,但波动状态与具体装配任务有关;与单产品装配方式相比,产品组合装配方式可以在保证装配质量的前提下有效缓解操作者脑力负荷。研究结果提升了手工装配作业下操作者脑力负荷波动状态的认识,有助于管理者制定更优的产品生产计划方案。     

睡眠脑电信号的多重分形去势波动分析

睡眠过程中的脑电信号时间序列具有复杂的波动性特点,为了研究不同睡眠时期脑电信号的分形特征,运用多重分形去势波动分析的方法对5例受试者的整夜睡眠脑电信号进行了分析．计算结果表明,睡眠脑电序列具有长程相关性,而且是多重分形过程．不同的睡眠时期广义赫斯特指数不同,随时间尺度的增加而增大,变化趋势一致．醒期的脑电信号广义赫斯特指数最大,REM期介于睡眠一期和二期之间,其他各期随睡眠的加深逐渐增大．为睡眠脑电信号动力学机理的进一步研究提供了坚实的实证基础．     

基于脑电信号的驾驶疲劳检测研究

研究利用脑电信号(EEG)判断驾驶员的疲劳程度. 基于疲劳驾驶实验平台进行模拟驾驶实验,综合实验视频图像和驾驶员自我评价进行主观疲劳评测. 利用生理检测仪采集驾驶员的脑电波,对比分析脑电信号不同频带信号功率谱值和驾驶员的主观疲劳评测之间的关系. 结果表明:主观疲劳评测与脑电信号中功率谱值的变化相对应,脑电功率谱的比值(α+θ)/β越大,疲劳等级越高.     

EEG-based asynchronous BCI control of a car in 3D virtual reality environments

Brain computer interface (BCI) aims at creating new communication channels without depending on brain’s normal output channels of peripheral nerves and muscles. However, natural and sophisticated interactions manner between brain and computer still remain challenging. In this paper, we investigate how the duration of event-related desynchronization/synchronization (ERD/ERS) caused by motor imagery (MI) can be modulated and used as an additional control parameter beyond simple binary decisions. Furthermore, using the non-time-locked properties of sustained (de)synchronization, we have developed an asynchronous BCI system for driving a car in 3D virtual reality environment (VRE) based on cumulative incremental control strategy. The extensive real time experiments confirmed that our new approach is able to drive smoothly a virtual car within challenging VRE only by the MI tasks without involving any muscular activities. Supported by the National High-Tech Research Program of China (Grant No. 2006AA01Z125) and the National Basic Research Program of China (Grant No. 2005CB724301)     

老年性痴呆患者EEG复杂度比较分析

运用非线性动力学方法比较分析了老年痴呆(AD)患者与同龄正常人的脑电(EEG)复杂度特征,初步表明AD患者头皮各导联处EEG信号的复杂度均显著低于同龄正常人的相应值.研究结果提示:可考虑试用复杂度作为AD临床诊断的特异性指标作进一步深入研究.     

小儿脑电图的描记方法与注意事项

本文针对小儿脑电图描记比较困难,提出了描记方法和注意事项。