普适环境下基于脑电的身份及上下文状态识别

为了研究基于脑电的身份识别的具体实现,并满足用户对于普适和上下文状态感知的需求,提出了一种基于脑电的身份及上下文状态识别系统的实现方案.针对一局域范围内身份识别的普适化需求(如各接口身份验证),提出通过采集脑电、信号去噪、特征提取、模式识别各模块进行身份及上下文状态识别方法的普适化实现方案.并设计了具体实验来测试该系统.通过实验采集到5个受试者安静闭眼、听音乐闭眼和玩游戏后闭眼3种上下文状态的脑电信号,分别得到96.43%的身份识别正确率和92.31%的上下文状态识别正确率,证实了此方案的可行性.     

基于重复经颅磁刺激的脑功能网络分析

基于脑功能网络探究重复经颅磁刺激对大脑皮层神经交互作用的影响.利用基于图论的复杂网络理论,进行了经颅磁刺激作用于皮层所诱发脑电信号的脑功能网络分析.采用重复刺激对大脑运动区进行刺激,分别构建了安静状态下、磁刺激运动区状态下的脑电信号的脑功能网络,对脑功能网络全局参数和局部参数进行了图像直观表述和统计学分析.结果发现,磁刺激运动区状态下相比于安静状态下的脑功能网络全局参数和局部参数都发生了明显改变,经统计学分析对比具有显著性差异.     

脑波音乐干预疲劳的效果和机制探索

疲劳干预与缓解一直是脑科学领域研究的重要问题，其中音乐干预已成为疲劳的调节措施之一。然而，现有音乐对疲劳的干预效果参差不齐。目前，有研究使用脑电信号转化成的音乐——脑波音乐进行生理状态调控，其在多项调控研究中(疼痛、睡眠等)表现出了积极的干预效果，我们猜想携带生理信息的脑波音乐对疲劳可能具有更佳的干预效果。为了探索脑波音乐干预疲劳的效果和机制，本工作招募了75名健康大学生，随机分为4组，在利用自主设计的范式对被试进行疲劳诱发后，分别让他们聆听游戏态脑波音乐、睁眼静息态脑波音乐、非脑波音乐和无声刺激进行疲劳干预。实验全程记录被试脑电信号，并让被试在音乐干预前后填写疲劳自评量表。对音乐干预前后的疲劳行为数据的分析显示，游戏态脑波音乐、睁眼静息态脑波音乐和非脑波音乐均对疲劳具有干预效果，而其中游戏态脑波音乐的效果最为显著；进一步的脑电脑网络分析结果揭示了游戏态脑波音乐可使被试在beta频段下前额叶、额叶、顶叶、双侧颞叶和枕叶间的连接减弱。     

不同思维模式下的脑电奇异谱分析

人脑是极为复杂的系统,脑电(EEG)是脑内大量神经元电活动合作与竞争的综合反映,由局部和非局部频率分量构成,这些局部分量与特殊的内在神经网络状态紧密相关,在宏观上反映了脑的机能状态.脑电信号的非线性分析是近年出现的一种脑电分析方法,它反映了大脑处理信息活动的有序程度,为研究大脑高级认知活动提供了新的思路.越来越多的研究表明,传统的非线性动力学方法采用单一的参数不能充份描述脑电信号的复杂行为,多重分形用一个谱函数从不同层次描述了分形体的整体生长特征,采用多重分形方法描述系统的非线性动力学行为能够得到更多的信息.本文对不同思维模式下脑电的多重分形特性进行分析,发现EEG的奇异谱在不同的思维状态下具有差异.进一步对这种差异进行统计分析表明大脑思维的EEG多重分形特性受到人脑的思维方式的影响,EEG多重分形奇异谱强度分布反映了大脑思维模式的差异.     

基于复杂网络的三种眼睛状态下脑功能连通性比较

尝试构建不同眼睛状态下的静息态脑功能网络,研究睁眼、闭眼和自由状态下的大脑网络拓扑结构差异.招募了13例被试者,用一台3T的西门子磁共振仪,获取了3种眼睛静息状态下各8min的功能磁共振数据,并同时采集了结构像.随后,构建3组被试者的功能连通矩阵,计算其复杂网络的全局特征系数、局部特征系数等测度参数.对测度进行方差分析与双样本t检验,以统计分析被试者之间的差异.我们发现,所有的状态在合适的稀疏度下,展现了小世界特性;相比于其他状态,闭眼状态下的全局效率较低.自由状态在复杂网络的各项测度上接近睁眼状态.综上所述,该项研究展现了睁眼、闭眼、自由状态对人脑功能连通网络的影响,并为眼睛状态如何影响功能磁共振实验提供了关键的证据.     

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.     

基于状态空间的EEG信号分析

为寻求脑电(Electroencephalogram,EEG)分析的新途径,提出了一种基于状态空间的脑电分析的新方法.利用状态空间点间的欧氏距离来计算脑电状态空间的态密度和态方差.实验结果表明,态密度和态方差不仅计算简单,而且与脑电的关联维数和Lyapunov指数相比,更能有效地反映混沌系统非线性动力学的特征.此外,还计算了基于距离协方差的脑电信号的奇异谱,并对结果作了分析.     

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.     

基于脑电功能连接微状态序列递归分析的情绪解码模型

脑电微状态代表准稳定的全局神经元活动，被认为是大脑动力学的构建模块，而基于微状态概率统计的特征不能很好表征脑电的动态变化特性。针对该问题提出了基于脑电微状态序列递归分析的情绪解码模型。该模型通过聚类从脑电功能连接模式中提取出具有代表性的微状态典型模式，将原始脑电信号映射为微状态时间序列，构建递归图表征脑电动力学特性，并利用卷积神经网络对递归图实现情绪解码。在公开的脑电情绪数据集(DEAP)上的实验结果表明该模型实现了比传统微状态方法更好的情绪解码效果。     

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。     

双耳差频声刺激下的脑电特征

为了研究双耳差频声刺激影响大脑状态的神经机制,采用功率谱、Lempel-Ziv复杂度(LZC)和基于互信息的脑网络等线性及非线性方法,深入探讨了两种不同模式的双耳差频声刺激(alphabeta)对脑电的影响规律.13名受试者分别进行了alphabeta差频刺激,结果表明自发脑电的功率谱并没有发现频率跟随响应效应,LZC也没有显著变化.而脑网络图则能够发现在alpha差频刺激下大脑皮层不同区域的信息连接性显著减弱,在beta差频声刺激下信息连接性则显著增强.因此,互信息脑网络图可以有效地监测大脑在双耳差频声刺激下的变化,为双耳差频声刺激的生物学效应提供了一种合理的解释.     

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.     

脑电信号的现代分析方法

脑电图（EEG）是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。临床实践表明，脑电信号中包含了大量生理与疾病信息，通过对脑电信号的处理，不仅可以为医生提供临床诊断依据，而且可以为某结脑疾病提供有效的治疗手段。作者从脑电信号的分析出发，论述了频域分析、时域分析等脑电图分析中常用的信号分析方法和特点，特别介绍了Wigner分布、小波变换和匹配跟踪等时频分析方法、人工神经网络和非线性动力学方法在脑电信号分析和处理中的应用情况。     

不同生理状态时脑电时间序列的皮层信息传输

引用一种“信息传输”理论来研究不同生理状态时的脑电时间序列，比较了正常人和在急性缺氧条件下、睡眠条件下及局灶性癫痫病患者的大脑皮层信息传输，发现在各种情况下的大脑皮层信息传输有非常特殊的现象：在急性缺氧时，人的大脑皮层信息传输量各导联均较正常人高；当深睡时，各导联的信息传输量均较正常人低；局灶性癫痫病人痫性导联与其他导联间的皮层信息传输量有明显增加，而非痫性导联信息传输量 对降低，用脑皮层信息传输量来分析在不同生理状态下的脑电信号是一个极有潜力的方法，可能为研究和理解大脑的活动机理提供一条新的途径。     

大脑皮层-肌肉交互作用与注意力关系的实验研究

为探索注意力因素对大脑皮层与肌肉交互作用的影响,5名健康受试者被要求完成两种任务。在任务1时,受试者通过右手食指、拇指对捏维持2N的恒定力;在任务2时,为了分散受试者右手运动控制的注意力,除需完成任务1中右手动作外,还要通过左手食指外展保持一个大小随机的恒定力。实验过程中同步采集受试者脑电和肌电信号,并将皮层-肌肉耦合,即将脑电与肌电信号的频域相干作为表征大脑皮层与肌肉交互作用强弱的指标。结果显示,任务2与任务1相比,所有受试者其右手肌电信号与左侧大脑脑电信号的皮层-肌肉耦合强度显著降低。此结果表明,注意力可影响大脑皮层与肌肉的交互作用,且注意力越集中,大脑皮层与肌肉交互作用越强。这一结论对于是否将注意力因素引入到神经损伤患者的运动功能康复中具有一定指导作用。     

基于脑电反馈的难治性癫痫病人的近似熵分析

为解决目前对脑电生物反馈疗效的评价多局限于患者症状改善的问题,该文从神经电生理角度出发,将近似熵引入癫痫的反馈治疗效果评价中。以6个难治性癫痫患者为研究对象,强化患者12~15 Hz的感觉运动节律波,抑制4~8Hz的θ波。一定疗程后,6病例的癫痫症状均有明显改善,16导联脑电(electroencephalogram,EEG)近似熵也有不同程度的增加,尤其以训练点C4附近同侧导联脑电信号的近似熵增加更加显著,说明脑电反馈治疗有助于皮层神经元群体电生理活动向更加混沌的状态转化,从而改善癫痫病态症状。实验结果表明,近似熵能够表征大脑生理状态的改变,可用于脑电生物反馈疗效的评价。     

闪光刺激前后脑电信号的时频多分辨分析

目的:用基于傅立叶变换的时频多分辨分析方法,分别获取脑电信号的4种特征波来研究脑电信号在闪光刺激前后的功率变化.方法:自愿受试者10名,分别对闪光刺激前和闪光刺激后两种状态下的脑电信号进行时频多分辨分析.结果:采用此方法能获得闪光刺激前后脑电信号各成分的频域谱分布,以及功率、带宽等定量信息.结论:本文所采用的基于傅立叶变换的时频多分辨分析可方便用于脑电信号时、频域信息提取,易于获取各个选择频段的信息,特别适宜用于研究与刺激有关的高级神经系统的活动,为视觉生理和临床研究提供了新的方法.     

脑疲劳状态下脑功能网络研究与分析

旨在研究连续长时间脑力活动引发的脑疲劳对大脑连接性的影响,探索大脑疲劳评价的客观指标.通过持续认知任务实验诱发脑疲劳,选用互相关方法对采集到的脑电信号进行了不同导联间时域关联特性分析,构建并比较分析了正常态和脑疲劳态的脑功能网络.最后基于复杂网络理论对脑功能网络的特征参数进行了统计分析.结果表明,持续认知任务后,主观感觉疲劳程度显著增加,脑功能网络的平均度、平均聚类系数和网络密度与正常态相比均显著降低,而平均路径长度显著增大.脑功能网络参数可以很好地反映脑疲劳后大脑的连接性变化情况.     

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.