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.     

基于脑电的磁刺激神门穴脑功能网络研究

研究磁刺激神门穴状态下与静息状态下9名健康被试的脑电信号样本,分别构建两种状态下的脑功能网络,并对不同的网络测度进行分析.首次从复杂网络角度探索神门穴的治病机理,期望为穴位磁刺激疗法提供实验参考.分析结果表明磁刺激神门穴时脑电信号之间的关联系数值相比静息状态下降低,平均聚类系数、平均最短特征路径长度以及平均度在阈值区间均发生显著变化,小世界属性指标增强,并存在显著性差异(P<0.01).磁刺激神门穴状态下各节点通道间的紧密程度降低、连接情况较为松散、网络中各节点同步能力减弱、效率降低、网络规模减小,这时的大脑很可能处于一种比较镇静的状态而有利于睡眠的产生.     

孤独症儿童静息态脑电Gamma频段功能网络研究

有研究表明,孤独症儿童的功能障碍可能和脑电中的Gamma频段异常有关。通过采集17例孤独症儿童和17例正常儿童睁眼静息态脑电,利用定向传递函数方法计算导联间的因果连接,构建Gamma频段(35~50 Hz)功能网络。用图论方法分析两组差异。结果表明相同阈值下,孤独症儿童脑功能网络全局效率、局部效率以及节点度均低于正常对照组儿童。提示孤独症儿童认知、行为异常可能与其大脑Gamma频段连接较弱、信息整合效率较低有关。     

基于相关维数的磁刺激穴位脑功能网络构建与分析

针灸经临床实践已证明其疗效,然而其作用机制仍不清楚,磁刺激穴位为研究针灸理论提供了一种新的方法.本研究采集安静状态和磁刺激内关穴(PC6)状态的脑电(EEG)信号,基于非线性动力学特征(相关维数)和互信息方法构建脑功能网络,基于复杂网络理论对所构建脑功能网络进行分析,对比分析了安静和磁刺激两种状态下的脑功能网络的拓扑性质.实验结果表明,基于磁刺激内关穴构建的脑功能网络与安静状态相比,其拓扑结构发生了改变,网络连接增强,信息传输效率提高,并且"小世界"属性增强.     

静息状态下脑网络建模及功能连接特性

实验采集静息状态下功能磁共振成像数据,经预处理后结合种子相关分析方法、t-检验法以及复杂网络理论和方法构建正常人脑功能网络.针对脑网络构建中种子相关分析法存在阈值设定随意性大的问题,引入两个原则,即设定的阈值需保证网络的整体性和小世界特性,使建立的脑网络模型充分具有实际系统的特征.在建模基础上进一步研究脑网络功能连接特性,发现网络具有明显的小世界特性;并通过计算网络中心化指标推测出后扣带回、楔前叶、楔叶以及顶上小叶等是静息状态下脑功能网络的关键脑区.     

基于脑电频谱特征的脑疲劳监测分析

提出一种监测脑疲劳程度的客观可行的指标.建立脑疲劳模型,对疲劳前后的脑电信号进行功率谱分析,提取优势频率、重心频率以及各节律的相对功率3种频谱特征参数,研究特征参数与疲劳状态之间的关系,并进行统计分析.结果表明,对比疲劳前,疲劳后的脑电信号能量向低频段迁移,全脑优势频率、重心频率呈降低趋势,θ节律相对功率增加,β节律相对功率降低.因此,脑电信号的频谱特征可以反映脑疲劳的程度,有望成为监测脑疲劳程度的客观指标.     

基于样本熵的磁刺激穴位加权脑功能网络研究

脑功能网络的构建与分析可帮助探究大脑工作机制。本研究旨在构建并分析磁刺激内关穴脑功能网络,为探索针灸学作用机理提供理论依据。目前,为简化网络计算的复杂性,很多相关研究集中于二值脑功能网络,忽略了节点间连接强度。本研究采集磁刺激内关穴前、中、后3种状态的脑电信号并基于样本熵和互信息方法构建3种状态下反映节点间真实连接程度的加权脑功能网络;利用复杂网络理论对3种状态下加权脑功能网络拓扑性质进行对比性分析。实验结果表明,刺激状态与刺激前状态相比,网络的平均度、平均聚类系数、全局效率均有提高;刺激状态与刺激后状态相比,网络的平均度、平均聚类系数、全局效率整体也呈增强趋势;刺激后状态与刺激前状态相比,除少数被试的网络拓扑特征基本保持不变或小幅度减少外,其余均呈增长趋势,且增长程度不同,考虑与刺激的累积效应和个体差异有关。研究结果表明,磁刺激内关穴使网络各通道间连接强度提高,集群化程度加强,信息传递效率提高。     

基于小波熵的网络成瘾脑电复杂性分析

通过考察青少年网络成瘾患者的脑电复杂性参数即小波熵及其脑电信息图,分析网络成瘾患者与正常人的差异,试图揭示网络成瘾对患者大脑产生的影响,并为网络成瘾综合症的诊断提供依据．分别采集9名网络成瘾者（实验组）和9名正常受试者（对照组）在上网前后的自发脑电,然后对其进行小波熵及其脑电信息图分析．结果发现网络成瘾患者上网前的自发脑电的小波熵值明显低于正常组上网前的自发脑电小波熵值（P〈0．05）,但上网40min后,其脑电小波熵值明显升高（P〈0．05）,此时与正常组无显著性差异;而正常组受试者上网前后的脑电小波熵值没有显著性的差异（P〉0．05）．此结果证实了网络成瘾患者在上网前,其脑电复杂性较低,大脑活动水平较低,而通过网络可以唤起其大脑的活动,因此小波熵值可以作为网络成瘾综合症诊断的客观指标之一．     

基于Matlab GUI的脑网络仿真平台构建与分析

为了便于科学研究和医学诊断,搭建一个脑网络研究的基础平台,直观、友好的展示脑网络的研究是极其必要的.利用Matlab GUI的特点实现平台主框架的搭建,并结合实际给出了磁刺激足三里穴的脑电信号在该平台中的网络构建、分析和显示,结果表明基于Matlab GUI搭建的平台,除了具备界面友好特点外,还能够方便的进行脑电数据的处理以及分析,为脑网络的进一步研究发展提供了良好的条件.     

长期参与有氧运动大学生执行功能相关脑网络特征

本研究旨在探索长期参与有氧运动的男性大学生执行功能相关脑网络的特征,并与静坐少动的对照组进行比较。收集15名规律参与有氧运动的男性大学生以及15名静坐少动对照组男性大学生脑结构及静息态功能磁共振成像数据。使用度中心度和独立成分分析两种方法评价脑网络特征：计算并提取14个执行功能相关脑区度中心度值（degree centrality, DC）,采用独立成分分析方法（independent component analysis, ICA）提取四个与执行功能相关的脑网络成分。组间对比发现：1）有氧运动组双侧后扣带回皮层以及双侧海马区度中心度水平显著高于静坐少动组（p < 0.05）,而静坐少动组右侧顶下小叶度中心度水平显著高于有氧运动组（p < 0.05）;2）有氧运动组在默认网络、背侧注意网络及腹侧注意网络均有脑区激活高于静坐少动组,峰值分别出现在右颞下回、颞极以及左腹侧后扣带回（AlphaSim校正,p < 0.001）;而静坐少动组腹侧注意网络在左侧在壳核高于有氧运动组（AlphaSim校正,p < 0.001）。研究结果表明：长期参与有氧运动的大学生,其执行功能相关脑网络激活模式优于静坐少动大学生,而这种差异主要是通过增加海马和后扣带回皮层而不是额叶皮层在脑网络中的重要性来实现的。     

基于多导脑电特征的生理性精神疲劳分析

通过对4种生理性精神疲劳状态下4导脑电信号进行功率谱和小波熵特征分析，研究了脑电信号各节律相对功率以及小波熵与生理性精神疲劳程度之间的关系，并分析了它们在不同生理性精神疲劳状态下的变化规律及其相关性．实验分析结果表明，脑电信号各节律的相对功率以及小波熵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，其脑电信号的小波熵平均值逐渐降低，θ、α和β节律高频快波相对功率的平均值逐渐降低，而占节律高幅度慢波相对功率平均值逐渐增加．脑电信号各节律的相对功率以及小波熵平均值有望成为衡量生理性精神疲劳程度的指标．     

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．     

基于脑电功率谱-连续隐马尔科夫链的精神疲劳分级模型

提取多通道脑电（EEG）功率谱特征,训练连续高斯密度混合隐马尔科夫模型（CHMM）,建立了基于功率谱-CHMM的精神疲劳分级模型.分级结果表明：EEG各节律功率谱及其比值是精神疲劳的敏感指标,CHMM对于不同的精神疲劳状态具有较高的分类精度,最高分类正确率达到97.5%;在训练样本相同的情况下,CHMM比反向传输人工神经网络具有更高的分类精度.     

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.     

基于时变特性的多层脑网络拓扑属性分析及脑疾病分类

多层脑功能网络已经广泛应用于疾病的诊断。现有研究大多利用动态功能连接的改变诊断疾病,极少探索多层网络拓扑属性对疾病分类的影响。目前主要通过计算所有单层网络拓扑属性的均值或标准差来表征多层网络拓扑属性,但这忽略了有代表性的特定属性值及拓扑属性整体分布情况的影响。因此,提出基于统计指标的多视角多层脑网络拓扑属性计算方法,综合表示网络的拓扑结构。具体来说,在现有方法的基础上,引入极差、相对极差、离散系数计算多层网络拓扑属性,并用于疾病的分类。结果显示,无论是自闭症还是阿尔兹海默症的诊断,基于相对极差、离散系数视角的分类准确率均显著高于传统方法。这表明,本研究所提出的方法有效提高了疾病的分类效果且具有较好的可扩展性。同时,多视角融合特征获得最好的分类结果。因此,从多个角度表征多层脑网络的拓扑特征,有利于更好地识别精神疾病,从而在临床诊断中具有重要的应用价值。     

静息态亚健康失眠脑功能网络分析

针对亚健康失眠者根据匹兹堡睡眠质量指数筛选被试参与实验,利用128导脑电（EEG）分析仪,提取静息态64导脑电信号,通过多通道脑电信号同步性分析,脑功能网络的构建和分析,研究亚健康失眠者与健康人脑电信号的特异性差异,同时进一步比较分析亚健康失眠者与健康人脑电的负相关特性.分析结果表明亚健康失眠者与健康人相比,脑电信号同步性降低,脑功能网络的连接减弱,大脑的活跃度降低,并且这种差异性在脑电负相关特性中表现更为明显.     

论身体活动对于脑疲劳的调节

身体活动对于脑疲劳的调节不仅具有生物遗传的特性,同时还有文化特色如中医的调节.在大多数的情形中人的疲劳是由体力负荷与脑力负荷共同导致的,因此凸显了避免体疲劳的重要性.目前的研究显示,体疲劳与脑疲劳之间存在复杂的相互影响,脑疲劳作为一种神经疲惫状态却具有一定的稳定性.身体活动对于脑疲劳的调节主要有两个途径:一是基础性的兴奋手段;二是通过身体活动以改善情绪体验、兴趣等促进脑疲劳的缓解.