癫痫脑电信号分析研究教学.ppt
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1、癫痫脑电信号分析研究,指导教师:夏阳 副教授 研 究 生:刘衍素电子科技大学生命科学与技术学院,2,本文所要解决的问题,将近似熵用于临床癫痫患者脑电信号分析,探讨理论分析方法在临床上的实用价值;用似然同步、近似熵分析痫样放电大鼠皮层和海马脑电信号,探讨癫痫大鼠在不同脑功能状态下、脑功能状态转换时的不同脑区及其之间的功能改变。,3,内容提要,.研究背景.临床癫痫患者脑电信号分析.癫痫大鼠脑电信号分析实验及数据预处理近似熵分析似然同步分析.工作总结和展望.致谢,4,.研究背景,癫痫(Epilepsy)是由于脑部神经细胞群异常放电引起的一过性脑功能紊乱综合症,是一种严重且较顽固的慢性疑难性脑部疾病,
2、其发作时表现为大脑神经元群兴奋性增高以及过度同步化放电,并导致短暂性中枢神经系统功能失常。研究意义癫痫的发病率高(约5),危害大;癫痫EEG 有其特征,但在临床上从EEG的中获得的信息有限,需要深入挖掘;动物模型可以做到有创分析,可以完成临床不能进行的一些研究,癫痫脑电信号中常见的特征波有,6,癫痫脑电信号的分析方法线性分析时域分析频域分析时频分析非线性分析关联维数(Correlation dimension)李亚普诺夫指数(Lyapunov exponent)复杂度(Complexity)算法复杂度近似熵 同步分析 似然同步(Synchronization likelihood)匹配追踪算法
3、,7,近似熵(Pincus,1991):用一个非负数来表示一个时间序列的复杂性方法,越复杂的时间序列对应的近似熵越大。算法优点计算所需数据短(1005000点)抗噪及抗野点能力强(特别是对偶尔产生的瞬态强干扰)适用于确定性信号及随机信号 本文采用洪波等(1999)提出的快速算法,其计算速度提高了5倍,8,似然同步(Stam,2002):是一种一个时间序列和另一个或多个时间序列间动态相互作用的测量方法 算法优点既能测量线性又能测量非线性的相互作用 能够反映这种相互作用随时间的变化,适用于不稳定的时间序列 用似然同步分析各脑区、各节律间同步性差异及状态转化时的变化未见报道,9,.临床癫痫患者脑电信
4、号近似熵分析,数据来源:四川大学华西医学中心神经内科提供的临床癫痫患者的Video-EEG数据及相关临床信息 数据点及相似容限的选取,10,分析所用数据的选取,11,分析结果采用上述参数对10例临床癫痫患者计算有无痫样放电脑电信号的相邻600个点(3秒)的近似熵平均值结果如图。,有无痫样放电EEG的ApEn比较,结果显示:无痫样放电时脑电信号的近似熵显著大于有痫样放电时脑电信号的近似熵(p=0.0020.01),12,动态近似熵计算:当患者的脑电信号中有痫样放电时,其对应的近似熵有较大幅度的降低,13,结论癫痫患者脑电信号中有痫样放电时近似熵显著降低,可以通过计算近似熵将痫样放电从癫痫患者的背
5、景脑电信号中区分出来;脑电信号随时间演化的近似熵分析可以反映癫痫患者脑电信号中癫痫波的动态发放情况;近似熵分析可用于脑电信号复杂度的实时监测。Paper(1)LIU Yan-su(刘衍素);XIA Yang;XU Hong-ru;ZHOU Dong;Yao dezhong.Nonlinear Analysis of Clinical Epileptic EEG by Approximate Entropy.Journal of Electronic Science and Technology of China.2005;3(1):72-74,14,.癫痫大鼠脑电信号分析,匹罗卡品痫样放电大鼠
6、模型制备麻醉大鼠;皮层和海马电极包埋:记录脑电信号(以对侧耳根为参考、右下肢为接地电极)约30分钟;匹罗卡品腹腔注射制备痫样放电实验大鼠模型;连续记录脑电信号约56小时;电极位置验证,15,数据采集及预处理 RM6240C型生理信号采集处理系统采集完成(800Hz采样率,30Hz低通滤波,1s(0.16Hz)时间常数,50Hz陷波开);数据分段:无痫样放电、连续性痫样放电、周期性痫样放电(如图);0.5Hz30Hz的带通滤波;200Hz的离线采样。,无痫样放电时的脑电信号,连续性痫样放电时的脑电信号,周期性痫样放电时的脑电信号,17,近似熵分析方法及参数选择同临床癫痫患者脑电信号分析0.530
7、Hz脑电信号分析结果分频段(:0.54.5Hz、:4.58Hz、:812Hz、:1216Hz、:1630Hz)脑电信号分析结果,18,0.530Hz脑电信号分析结果,(1)相同脑功能状态下各脑区脑电信号的近似熵之间不存在显著性差异(p0.05);(2)不同脑功能状态间转换时,注:*P0.01,19,由表可见:,不同脑功能状态间转换时,无痫样放电 连续性痫样放电,连续性痫样放电 周期性痫样放电,ApEn显著降低(p0.01),ApEn无显著性差异(p0.05),复杂的混沌状态 简单的同步活动,1、该两种状态间神经元群的活动可能无差异;2、ApEn可能不能反映该状态间神经元群活动的差异。,验证了临
8、床癫痫患者脑电信号的ApEn分析结果,20,(3)随时间演化的近似熵分析,21,分频段分析,不同脑功能状态间转换时,无痫样放电 连续性痫样放电,连续性痫样放电 周期性痫样放电,左右ECoG的ApEn显著增加(p0.01),左右ECoG和EHG的高节律()的ApEn显著降低(p0.05),左右ECoG和EHG的ApEn显著降低(p0.01),其余节律的ApEn无显著变化(p0.05),脑功能状态转换时的ApEn主要取决于较高节律ApEn的变化,癫痫波发放终止可能与低节律脑电活动同步增加有关,节律快波(24.5Hz)成分的相对含量显著增多(p0.05),能量分析,脑功能状态转换时的ApEn主要取决
9、于较高节律ApEn的变化,节律的快波(24.5Hz)成分增多?,22,近似熵分析总结:0.530Hz的分析:证实了痫样放电时相关脑区神经元群活动从复杂的混沌状态趋向于简单的同步活动;随时间演化的ApEn分析进一步证明了近似熵可以鉴别背景脑电信号和痫样放电;分频段的分析(不同脑功能状态间转换时):连续性痫样放电时ECoG中节律的快波成分显著增多;可以推测在脑功能状态发生转换时各脑区脑电信号ApEn的变化主要取决于高节律ApEn的变化;痫样放电的终止,可能与低节律脑电活动的同步性增强有关;由、,我们推测节律在痫样放电过程中可能起着更重要的作用。,23,似然同步分析参数取值:窗口宽度(数据长度)根据
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