基于Uchida-Kraepelin心理测试的酒后驾车交通事故倾向测量

针对利用驾驶员的血液酒精浓度一致标准测定和问责酒后驾车行为的方案在某些场合可能不够严谨的问题,为探索新型测量技术,招募18位驾驶员开展酒后Uchida-Kraepelin心理测试(UK测试).结果显示,随着驾驶员饮酒量的增加,UK作业曲线从未饮酒时的定型曲线特征逐渐向非定型曲线特征转变,且作业错误率均值递增.定义UK作业偏离度,探明其与交通事故倾向具有一致性,且两者具有正相关性,平均相关系数为0.71.UK作业偏离度能够揭示酒后驾车交通事故倾向,或可作为酒后驾车行为测定和问责的一种新证据参数;基于UK测试分析的酒后驾车交通事故倾向测量是一种可探索方案.     

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．     

基于脑电模糊能量特征提取的癫痫分类诊断

目的提出一种基于8导脑电模糊能量特征提取的多分类支持向量机混合诊断模型。方法通过计算8导脑电的能量并转换为模糊特征向量,将模糊特征向量输入到多分类的支持向量机中。训练和测试数据样本来自西京医院癫痫中心的60个临床监护病例。结果该方案的平均分类准确率可达80%以上,远高于传统的医师主观判断的准确率;对临床最常见的部分性发作和全身性发作的分类准确率可达90%左右。结论提出的方案可实现对癫痫不同类型的识别。     

一种基于S变换及样本熵组合特征的癫痫脑电信号分类方法

癫痫脑电信号的自动检测对癫痫的临床诊断与治疗具有重要意义。为了解决脑电信号采用单一特征识别率不高的问题,提出了一种基于S变换与样本熵组合的癫痫脑电信号自动识别方法。首先对原始信号进行S变换;然后对变换后脑电信号各节律的幅值分别求其波动指数,将其与原始信号计算得到的样本熵组合为特征向量;最后采用支持向量机进行癫痫脑电信号自动识别。实验结果表明:方法的分类准确率明显提高,准确率可达到98.94%。     

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。     

基于脑电Alpha波的脑-机接口控制实验

对脑电alpha波阻断现象的识别提取与家用电器遥控装置的结合进行了研究，以探索实时脑机接口（brain-computer interface，BCI）系统的可行性．对5～12名受试者进行睁闭眼实验并记录其动态脑电数据，提取alpha波阻断现象发生过程的关键参数．在实时操作平台上对受试者进行4组遥控器按键操作的组合实验，以考察系统的响应速度与指令传递的准确率．总结出了Alpha波阻断现象对应的阈值电压经验计算公式，并建立了以最大噪声背景电平作为甄别开关动作真伪的判据原则．结果显示该系统具有较高的控制成功率和稳定性，表明实时脑机接口系统具有潜在的临床应用价值与研究前景.     

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.     

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.     

脑电监护分析系统的软件设计与实现

脑电信号在外围设备采样后,由计算机通过软件系统以波形图形式进行实时播放.本文以脑电波监护与分析的系统给出计算机技术在工程领域的应用实例.首先介绍涉及的脑电生物及数字信号处理技术的背景知识,然后讨论软件体系结构、子系统划分及功能模块,包括脑电信号的监护、数字滤波器及信号分析,并以数据采集、滤波与分析算法为重点.     

基于独立成分分析降噪与集成分类器的疲劳脑电研究

疲劳驾驶是引起众多交通事故的重要因素之一,脑电作为一种直接反映大脑组织电活动的信号日趋成为评估驾驶疲劳检测与预警的研究焦点。本文提出了一种基于AdaBoost的组合型实验方法用于分析脑电检测疲劳驾驶。试验过程中针对不同受试者采用独立成分分析(Independent Component Correlation Algorithm, ICA)处理分析,继而进行样本熵、信息熵、模糊熵和AR系数的特征提取;最后运用AdaBoost将最小二乘向量机基于三种核分类器集成为一个强分类器。试验结果显示,采用AdaBoost分类器分类效果优于单个核分类器,对疲劳驾驶平均识别率达到93%,五折交叉验证准确率为91.04%,在一定程度上推动了基于脑电信号的安全驾驶辅助监控系统的研究。