基于样本熵算法的下背痛患者脑电信号分析

为寻找下背痛患者的诊断指标,本文运用样本熵算法对下背痛(腰椎间盘突出(LDH)和非特异性下背痛(NLBP))患者脑电时间序列复杂度进行了分析.实验采集了30例LDH患者、35例NLBP患者和30例健康人在做腹部收缩运动中的脑电信号,运用样本熵算法对健康组与下背痛组(LDH组和NLBP组)的脑电信号进行计算,发现LDH组的样本熵值最大,其次是NLBP组,健康组的样本熵值最小.样本熵的值越大,表明脑电时间序列复杂度越高.然后,采用SPSS19.0软件对3组受试者中14个导联处样本熵的均值进行独立样本t检验.结果表明,LDH组与NLBP组在5个导联(F7、T7、O1、O2、F4)处存在显著性差异(p0.05);LDH组与正常组在12个导联(F7、F3、FC5、T7、P7、O1、O2、P8、T8、FC6、F4、F8)处存在显著性差异(p0.05).样本熵算法可以作为区分3组受试者的有效方法,为下背痛患的诊断者提供了一种辅助诊断方法.