基于近似熵和样本熵的思维脑电信号分析对比

采用近似熵和样本熵,分别对三种不同思维任务产生的脑电信号进行特征提取,并将其特征进行比较分析,结果显示不同思维作业脑电信号的样本熵的变化幅度明显大于近似熵;近似熵和样本熵作为非线性动力学的统计方法为思维作业脑电信号特征提取提供了一种新的途径.     

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.     

情感识别中脑电漂移数据的校正方法

本研究针对脑电信号在采集过程中出现的漂移情况,采用支持向量机分类器,分析了节律对数功率、分形维数和信号熵等9种特征,研究了脑电漂移数据对情绪分类的影响;同时,采用拟合求差的方法,尝试对脑电漂移数据进行校正.实验结果表明:脑电漂移数据会导致情绪分类正确率下降,而拟合求差法可以在一定程度上补偿漂移数据对分类造成的不利影响.仿真结果显示:不存在漂移数据时,样本熵和θ节律功率对数两种特征的情绪分类效果最好,而存在未经校正的漂移数据时,δ节律功率对数特征的情绪分类结果最好;漂移数据校正后,样本熵和δ节律功率对数两种特征的情绪分类结果最好.     

思维脑电信号的关联维数分析

采用G-P算法计算了5种不同心理作业下的思维脑电信号的关联维数。计算结果表明:对同一个电极上的脑电数据而言,心算乘法和想象几何图形旋转这两种心理作业下平均关联维数的值比较大。这说明当大脑进行心算乘法和想象几何图形旋转时,大脑皮层神经元的活动加剧,导致脑电信号变的复杂。此外,每种心理实验作业下电极01、02处脑电信号关联维数值均较大,表明枕区皮层神经元相对于大脑皮层其他部位的神经元始终处于比较活跃的状态。     

基于样本熵的睡眠脑电分期

运用样本熵从波士顿Beth Israel睡眠脑电实验数据中提取睡眠特征值,对睡眠分期进行研究.针对脑电属于微弱非平稳随机信号、难于提取特征的特点,利用小波变换先有效地消除脑电信号中的噪声,再计算其样本熵用以表征睡眠各分期.计算结果表明,由清醒期到非快速眼动的Ⅳ期过程中,其样本熵值呈规律性逐渐变小,与该库中专家评定的结果相符.这说明经过小波消噪和样本熵处理的脑电信号能准确地反映睡眠各期的变化特征,比用近似熵表征睡眠分期更准确、运算速度更快,完全适用于非平稳随机信号的处理.     

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FSWT和GBDT的癫痫脑电信号分类研究

为解决癫痫脑电信号分类类别以及分类精度不足的问题,使用频率切片小波变换对脑电数据进行信号重构,得到5 个频段的节律信号,再利用非线性指标近似熵和线性指标波动指数共同作为癫痫信号的特征值,充分提取信号的特征信息。随后使用梯度提升树算法对得到的特征数据集进行多分类。实验表明,该算法对癫痫脑电信号的三分类识别率为98． 4%。较传统Adaboost 算法,该方法采取了GBDT( Gradient Boosting Decision Tree) 作为分类算法,成功利用更多的数据集,并且使得分类精度更高。     

快速序列视觉呈现任务下的脑电分类算法

提出了一个在快速序列视觉呈现任务下的脑电信号分类算法.将图片序列快速呈现给受试者并将同步采集脑电信号,将脑电信号截取分段作为样本集.通过约束有监督降维后样本与样本中心差值的趋近方向,使用训练集脑电数据训练得到映射矩阵;通过特征提取函数将训练集和测试集的脑电数据样本变换为特征矢量,使用支持向量机对样本进行分类.实验结果表明,算法对24名受试者的脑电信号分类的平均正确率为91.5%,平均AUC达到了0.95,证明脑电分类算法具有良好的分类性能,可以在快速序列视觉呈现任务中准确地识别目标图片.     

基于去趋势波动分析的不同特征音乐刺激下脑电特性

旨在研究受试者对不同特征音乐的心理生理反应, 探索脑电长程关联特性. 招募 10 名在校学生作为受试者, 参与 4 种具有不同物理特征的音乐聆听任务, 并完成自我情绪评价, 同步采集受试者任务期间的头皮脑电信号. 针对音乐刺激脑电的非平稳非线性特性, 使用一种检测非平稳时间序列的长程相关性非线性方法——去趋势波动分析, 通过计算脑电信号分频段序列的标度指数分析脑电信号长程相关性, 并结合行为学数据, 探究不同音乐特征对情绪加工的影响. 实验结果显示, 升调版欢快乐曲诱发的积极情绪感受会显著降低, 而无论升调还是降调都会显著降低悲伤音乐诱发的悲伤情绪效应; 在不同音调特征的音乐刺激诱发下, 受试者在 alpha, beta 频段上还表现出明显大脑偏侧化特点, 左半球脑动力表现更活跃. 所应用的标度指数可以反映不同音乐刺激下脑电的特异性.     

基于同步似然的脑电分类方法研究

脑电数据的分类方法一直是疾病诊断、脑机接口等研究的热点,其关键在于分类特征的选择。目前的分类特征(例如样本熵)多基于单个通道,而近期研究报道脑电通道之间存在着相互作用。因此,本文采用了同步似然性作为新的分类特征,并利用SVM分类算法在两组脑电数据上进行了验证。结果表明,同步似然性作为分类特征的结果优于样本熵,可在脑电数据分类中得到更广泛应用。     

K-means聚类神经网络分类器在睡眠脑电分期中的应用研究

利用近似熵的方法对睡眠EEG信号进行分期,但睡眠Ⅲ期和Ⅳ期近似熵值非常接近,靠近似熵值无法区分,对分期结果中的Ⅲ期和Ⅳ期EEG信号进行AR(自回归)建模,作为该段EEG信号的特征属性,利用K-means聚类的神经网络分类器对睡眠Ⅲ期和Ⅳ期进行分期,达到了很好的分期效果.     

基于多导脑电复杂性测度的脑疲劳分析

通过对连续长时间脑力劳动前后状态下的脑电信号进行分析,提取了脑电信号的基本尺度熵和排列熵两种复杂性测度,研究了它们与脑疲劳程度之间的关系,以及它们在不同脑疲劳状态下的变化规律及其相关性.实验结果表明,基本尺度熵和排列熵与脑疲劳程度之间存在很强的关联性,对于不同的脑疲劳状态,随着脑疲劳程度的增加,其alpha(8～12 Hz)、beta(13～30 Hz)频率段和total频率段(0.5～30 Hz)脑电信号的基本尺度熵和排列熵逐渐降低.相对于Tsallis熵算法,基本尺度熵和排列熵可以更好地反映疲劳前后脑电信号复杂度的变化特性.同时,由于基本尺度熵和排列熵算法概念简单,运算量小,因而它们的计算复杂度大大降低,运算速度更快,使得实时分析与监测脑疲劳成为可能.脑电信号的基本尺度熵和排列熵有望成为衡量脑疲劳程度的指标.     

睡眠脑电的非线性动力学方法

在8例健康成年人的睡眠脑电监测实验基础上,利用已有的专家人工分期结果,提取睡眠各阶段特征数据,应用近似熵、复杂度和功率谱熵三种方法进行分析,从客观量化的复杂性度量来刻划睡眠深度的变化情况,对每个睡眠分期选取5000点数据,数据窗取1000点,逐次延时一个采样间隔得到几个时间序列,分别求复杂度,最后取均值即得此分期复杂性测度值,结果表明三种方法均与专家人工分期结果相吻合,近似熵算法复杂不适合在线分析;复杂度算法较简单,但数据粗粒化处理容易丢失信息;功率谱熵算法简单、快速及有效,因而用统计分析方法分析,表明功率谱熵能较好地反映睡眠深度的变化情况。     

基于近似熵快速算法的静息态脑磁信号分析

为了探究静息态精神分裂症患者脑磁信号的非线性动力学特性,提出了一种将小波变换和近似熵相结合的特征提取方法.该方法首先通过小波变换,将10个正常人和10个精神分裂症患者的脑磁信号进行6层小波分解,提取对应于脑磁信号θ波段和α波段的小波系数,继而计算和比较两类人近似熵的分布情况.实验结果表明,相同情况下精神分裂症患者MEG信号的各脑区和各通道间的近似熵都普遍高于正常人,α波段的额叶和中央区域尤为突出.该结果为进一步研究患者MEG信号特征进而建立相应的分类诊断模型提供了思路.     

基于独立分量分析的心理作业诱发脑电特征增强

作者采用独立分量分析(Independent Component Analysis)方法对心理作业诱发的脑电信号进行了分析.研究表明,ICA能有效地从多路头皮脑电中分离出脑电信号的基本节律成分.通过对脑电独立源谱特征和ICA混合矩阵分析,可得到基本节律成分在头皮电极的能量分布情况,进而揭示心理作业与脑电特征的关系.     

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DHWPT的脑电基本节律特征提取

脑电中不同类型的基本节律在不同生理条件下特征不同,有效提取这些特征对于实现脑电定量分析具有重要作用。简要分析了谐波小波独特的优势,研究了基于离散谐波小波包方法精确提取脑电基本节律的问题,得到了两种反映节律特征的量化参数:单个导联上各节律在某时刻的频带能量比例(FBER-S)和某一导联脑电信号在某一频段内的能量占所有导联在该频段内能量的百分比(FBER-A)。对临床病例数据分析表明,这两种特征参数呈现的特点与确诊病例的病症特点吻合得很好,说明它们能够作为临床诊断和长时程脑电监护的有效辅助诊断依据。     

噪声对混沌系统近似熵的影响

以Logistic方程描述的离散系统和Lorenz方程描述的连续系统为例,采用白噪声和无噪声信号以不同的信噪比混迭而成数据的方法,分析了相同数据长度N,不同信噪比下,混沌系统近似熵的变化;相同信噪比,不同数据长度对系统近似熵的影响.结果表明:在相同数据长度N下,随着信噪比的减小,系统近似熵呈不断增长的趋势;信噪比相同情况下,在一定范围内改变数据长度N,对系统近似熵影响不大.