基于多尺度符號(hào)序列熵的睡眠腦電與少中年腦電信號(hào)分析.pdf

1、腦電信號(hào)記錄著大腦活動(dòng)的電位變化，是大腦神經(jīng)細(xì)胞生理活動(dòng)的電信號(hào)在大腦皮層的總體反應(yīng)。本文提出的多尺度符號(hào)序列熵(multiscale sign series entropy,MSSE)對(duì)不同生理狀態(tài)下的腦電信號(hào)進(jìn)行分析，希望對(duì)于臨床腦電信號(hào)的病理及生理分析能夠有一定的參考價(jià)值。本文主要對(duì)于睡眠腦電及少中年腦電信號(hào)進(jìn)行多尺度符號(hào)序列熵的分析，并將此算法進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。論文所做的內(nèi)容如下：
　　（1）論文提出多尺度符號(hào)序列熵(MSSE

2、)分析算法，將其應(yīng)用到睡眠腦電(Sleep Electroencephalogram)的病理及生理狀態(tài)的分析。其結(jié)果顯示，多尺度符號(hào)序列熵(MSSE)分析算法能夠有效的區(qū)分出清醒和睡眠兩種狀態(tài)，并且可以在受到噪聲影響的情況下依舊能夠?qū)Σ煌瑺顟B(tài)進(jìn)行分析檢測。通過研究結(jié)果可知該分析算法可以作為輔助睡眠腦電臨床分析診斷的方法。
　?。?）論文通過對(duì)少中年腦電信號(hào)(Young and Middle-aged Electroencephal

3、ogram)的多尺度符號(hào)序列熵(MSSE)分析來分析不同年齡階段的腦電信號(hào)，通過分析可知，此算法能夠有效的區(qū)分出少年和中年兩種不同的年齡階段的腦電信號(hào)，而且在噪聲影響下同樣也可以檢測出不同年齡階段的腦電信號(hào)。通過分析驗(yàn)證表明該分析算法能夠輔助腦電信號(hào)的臨床分析與診斷。
　　（3）利用C＃編程實(shí)現(xiàn)多尺度符號(hào)序列熵(MSSE)分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以對(duì)睡眠腦電信號(hào)以及少中年腦電信號(hào)的分析，在不同的尺度以及各種不同模式的情況下，對(duì)兩組生理腦