基于功率谱分析的头皮电位和心率变异性关系研究

通过对数学运算任务中头皮脑电信号和心率变异性的功率谱分析,研究了头皮脑电活动和心脏自主神经活动的关系.实验显示：数学运算过程中心率明显增加（P〈0.01）,心率变异性功率谱总能量减少（P〈0.05）,归一化高频功率明显降低（P〈0.01）,归一化低频功率明显升高（P〈0.01）;数算时脑电信号的α节律相对功率显著降低（P〈0.05）,θ节律谱能量值显著增加（P〈0.05）,相关分析显示F8、FT8、C4、P4和T8导脑电信号的θ节律功率谱能量值与心率变异性谱成分具有显著相关性（P〈0.05）.结果表明,数算任务中大脑有意识的精神活动增多,大脑中枢神经活动减少与心脏自主神经活动有关,脑中央前回、顶区和颞叶通过增加交感神经活动和减少迷走神经的作用来影响心率,它们在调节心脏自主神经活动中起重要作用.     

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.     

TiAl-Nb合金相平衡转变及显微组织结构研究

采用定性定量衍射检测和金相检测法分析了Ti-Al和Ti-Al-Nb合金中的物相组成和显微组织结构特征,研究Nb元素的添加对Ti-Al-Nb合金物相组成、晶粒尺寸和分布等特征的作用和影响。结果表明,Nb元素能够促进合金结构中β相和α₂相的稳定性,抑制α相的生成和γ相的析出,扩展了α₂+γ两相区并使得γ相区右移。另外,Nb元素的添加在特定的成分范围内细化了合金的晶粒。     

高原缺氧的大尺度脑网络分析

针对目前高原数据的处理局限于提取脑电(electroencephalogram,EEG)信号的节律、能量值等一些简单特征值的缺陷,本文将大脑看作一个相互联系的网络,将节律、能量与大尺度脑网络相结合,从一种全新的角度探讨缺氧给大脑带来的损伤。分别对移居海拔400,2 890,3 600,4 500 m两年的居住者进行了相关研究。根据静息态EEG信号估计头皮能量,并采用基于网络的源定位技术获得7种节律下的皮层电流密度,根据每个网络覆盖的区域求得8个大尺度脑网络的能量值,最后对不同海拔的大尺度脑网络能量进行单因素方差分析。实验结果表明,不同海拔之间大尺度脑网络存在显著差异,主要表现在:θ、α_1、β_1和β_2节律下海拔4 500 m组深部结构脑网络能量显著降低;α_1和β_2节律下的视觉网络、边缘系统,以及α_1节律下的默认网络都表现为海拔3 600 m组的脑网络能量显著升高,海拔4 500 m组的脑网络能量显著降低;同时发现随着海拔的升高能量值有上升趋势,但是最高海拔能量值却为最低,因此推测海拔高度对人脑影响有一个阈值的存在。为缺氧导致的大脑损伤研究提供了新的思路。     

导线生成的可展曲面

讨论了沿着一条曲线的某些直线族构成可展曲面的条件.主要结果是：(1)以Γ：r=r(s)为导线,以α(s)cos　θ(s)+γ(s)sin θ(s)为母线方向的直纹面可展当且仅当tan θ(s)＝k(s)/τ(s),其中α,γ分别是Γ的单位切向量、副法向量,k,τ分别是Γ的曲率、挠率函数;(2)设Γ是曲面S上的一条曲线,则以Γ为导线,以ε(s)cos θ(s)+n(s)sin θ(s)为母线方向的直纹面可展当且仅当θ(s)=∫ss0τg(s)ds+θ0,其中n(s)是曲面在S处的单位法向量ε=n×α,τg是沿导线Γ的测地挠率.     

基于脑电节律的小波熵分析方法

 针对现有小波熵方法的影响因素分析不明确,影响认知特性的分析结果和可比性,本文确定了分解层数和P_n（第n个子空间信号能量与信号总能量之比）的选择和计算原则,在此基础上结合脑电节律特性,提出了一种基于节律特征的脑电小波熵分析方法,以构成节律信号的所有子空间为单元,统计所有子空间的能量和作为该节律的能量,经过计算得到脑电节律小波熵。基于该方法提取的脑电小波熵值描述了脑电节律信号的分布情况,同时结合小波熵值与脑电节律的联系,分析了小波熵值变化的原因,可追溯到脑电节律信号的变化规律,进而分析相应的认知特性,初步建立了脑电信号-脑电节律-脑电节律小波熵-认知特性的联系。     

稳态视觉诱发电位频率与相位特性的脑电研究

以往的研究发现,头皮脑电在枕区电极处所测得的稳态视觉诱发响应的幅度随着刺激频率的变化而变化。为了解释这一现象,该文采用一个3层的边界元头模型以及基于该模型的求逆算法,通过真实脑电数据分析,发现位于左、右侧枕区的皮层源在稳态视觉诱发响应上存在着时间差,由此提出假设:左、右侧枕区的皮层源在不同刺激频率下,在时间相位上存在着差异,这是造成不同刺激频率下脑电响应幅度存在差异的原因之一。通过仿真实验进一步验证了该假设的合理性。     

曲线ρ＝ｒ＋ａγ＋ｂ∫ＳＳ０βｄｓ的曲率和挠率计算

已知曲线Γ：ｒ＝ｒ（ｓ）的基本向量为α，β，γ，曲率和挠率分别为κ，τ，研究了由γ，β和ｒ所作出的曲线〖ＡＫΓ－〗：ρ＝ｒ＋ａγ＋ｂ∫ＳＳ０βｄｓ的曲率〖ＡＫκ－〗和挠率〖ＡＫτ－〗的计算问题.     

一类延迟微分代数方程的稳定性

讨论了K（Ａ）α,β,γ问题类的稳定性和渐近稳定性,分别给出其理论解稳定和渐近稳定的充分条件.     

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.     

神经反馈治疗对注意力缺陷多动障碍儿童脑电相干性影响的研究

比较Theta/beta神经反馈治疗前后脑电相干性的变化,从而证明神经反馈对注意力缺陷多动障碍(attention deficit hyperactivity disorder,ADHD)儿童脑电存在积极正向影响。通过采集16例ADHD患者神经反馈前后清醒闭眼脑电和16例正常儿童清醒闭眼脑电数据。研究了6个频段半球间和半球内脑电相干性。结果表明,神经反馈训练后ADHD儿童中短距离半球内theta频段相干性显著降低,长距离半球内theta和alpha频段相干性显著增加。在额区和颞区半球间alpha频段相干性显著增加并且theta频段相干性显著降低,在中央区-顶区-枕区半球间delta和theta频段相干性显著降低。可见,theta/beta神经反馈能影响ADHD儿童异常脑电活动,从而改善ADHD症状。神经反馈干预训练对脑电相干性有积极的影响,脑电相干性参数能够为评价神经反馈的作用提供一种客观的技术方法。     

运用FIR数字滤波器提取视觉警戒脑电的节律特征

脑电信号(EEG)蕴涵着视觉警戒操作过程中的状态变化信息,利用凯泽窗函数法设计了有限长脉冲响应(FIR)数字滤波器,提取了EEG信号中δ、θ、α、β等节律,计算了各节律的相对能量。以相对能量为特征探讨了警觉状态与低警觉状态的节律差异,警觉状态变化过程中不同脑区节律的变化情况,结果表明该方法所获取的EEG特征能够较好地表征警觉状态变化,为脑机接口监控操作员的状态提供参考。     

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。     

视听工作记忆的相位同步与跨频耦合研究

为了深入了解视听工作记忆中的神经机制和节律耦合规律,采集了视听工作记忆任务脑电数据,通过时频分析确定关键节律及核心电极,并使用多变量模式分析确定关键时间段。theta相位同步在记忆呈现期至关重要,其中额颞叶同步参与听觉记忆,额顶叶同步参与视觉记忆,而theta和alpha的跨频耦合只在特定记忆模态的相关脑区有显著增强。工作记忆任务相关脑区通过远端theta同步协调中央执行功能,alpha同步协调记忆存储缓冲功能,theta-alpha耦合整合不同模态功能间的信息,揭示了视听模态工作记忆的部分神经机制。     

睡眠剥夺对大脑状态影响的时-频-空分析

结合脑电信号EEG的小波变换和非负矩阵分解,寻求正常睡眠和睡眠剥夺（sleep deprivation,SD）两种条件下,大脑状态在时域、频域和空域的主要差异,探讨其发生机制,并建立综合评价方法．为此,获取两种条件下11名受试者的听觉诱发电位,对脑电gamma频段做小波变换得到时频信息,采用ANOVA统计计算每个时频点的F检验值,对此进行两分量的非负矩阵分解结果表明,SD引起的大脑状态变化主要发生在40Hz左右,刺激后约400ms处的额叶和前额叶位置．基于此,分别从时频复合域、时域和空域的角度来分析具体的变化,发现SD引起gamma振荡减少,活动时间延迟,额叶功能区兴奋性降低,推断SD的作用机制在于降低了神经元的活动和同步化效应．分析表明结合EEG的小波变换和非负矩阵分解,可以建立一条从时、频、空三域全面评价大脑状态主要变化的途径．     

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。     

基于脑电的温度阶跃变化环境下的人体热舒适研究

热环境作为评价建筑物理环境的重要部分,影响着人的工作效率和情绪变化。不同环境温度下的脑电信号与人体主观投票相结合是一种评价热舒适的新方法。选取14名身体健康的成年人在人工气候室经历由低温15℃分别突变到18、24和30℃3个过程,通过快速傅里叶变换,将温度阶跃变化环境下测得的脑电信号转化为脑电频谱功率,与主观投票和额头温度相结合,进一步探究脑电各分区和各波段与热舒适的相关性。研究表明,额叶区频谱功率变化可作为人体热舒适的评价指标,频谱功率与热舒适显著相关,且随着舒适程度的增加而降低,当温度突变到接近人体中性温度24℃时,功率最低。同时发现与热愉悦情绪和注意力有关的额叶区θ波段功率随着舒适程度的增加而增加,当温度突变到24℃时,θ波相对脑电功率变化最明显,增加了约20%。     

运动疲劳后人体脑区脑电功率谱特征的反应分析

分析在运动疲劳状态下人体脑电信号的反应特征。在某体育院校中随机选择30名健康男性志愿者,在开始实验前,首先令受试者熟悉实验流程,对受试者强迫高强度运动,在对受试者脑电信号进行测试时,电极依据国际10/20系统安放,将人体两个耳垂看作参考电极,前额正中接地。正式实验包括两部分:第一部分是受试者分别以20%、60%MVC进行静态屈肘诱发屈肘肌疲劳实验;第二部分为疲劳运动后脑电波脑电功率谱百分比变化实验。不同脑区脑电功率谱能量通常集中于5~20 Hz频率区间中,每个脑区脑电信号功率谱能量曲线的峰值均为10 Hz左右。60%MVC运动疲劳实验中不同脑区脑电功率谱能量处于3~60 Hz的广泛频率区间中,功率谱能量曲线峰值均约为14 Hz;和运动前半段脑电功率谱能量比较,运动后半段左侧脑区和右侧脑区脑电功率谱能量值在一定程度呈上升趋势,中间脑区无显著变化,前、后脑区整体呈增加趋势,但在部分频率下有所降低。20%MVC与60%MVC运动疲劳实验后半段各脑区各频段能量平均值较前半段均在一定程度上有所增加。运动疲劳后γ波指数在第10 min和安静值相比显著增加,P0.05,运动疲劳后θ波指数在第10、20和30 min和安静值相比显著降低,P0.05;运动疲劳后α波指数均低于安静值,但无显著性差异,P0.05;运动疲劳后β波指数在第30 min和安静值相比显著降低,P0.05。说明运动能够提高神经系统功能,促进大脑发育。     

Effects of sleep deprivation on gamma oscillation of waking human EEG

This study compares and evaluates the effect of sleep deprivation （SD） on human brain cognition by analyzing the recorded EEG data under normal and 24 h sleep deprived states. EEG auditory event-related potentials were collected from 14 healthy volunteers, and the statistical values of wavelet-transformed EEG in gamma band were decomposed by parallel factor analysis （PARAFAC） to identify where the differences appeared in the time, frequency and spatial domains. The results showed that the changes of brain states caused by SD appeared around 40 Hz at about 400 ms after stimulation on prefrontal and frontal lobes. Negative effects of SD on neuronal activity and oscillation were observed. The analysis of the EEG data by the wavelet transform and PARAFAC can be an integrated way to estimate the change of brain states in the three domains.