【摘 要】
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目的:本文为探究癫痫患者脑电信号的基本特征,对正常人和癫痫患者脑电信号进行数值分析,着重探究两类信号的差异性。通过了解癫痫患者脑电信号的病理特征,利用多种非线性分析方法探寻癫痫疾病不同发作状态时期（发作间期和发作期）之间的差异,为临床癫痫患者的病情分析及诊断提供准确的辅助方法。方法:本研究主要分为两部分:第一部分基于功率谱和排列熵两种方法,对国外公共数据库中正常人和癫痫患者脑电图数据的频谱和复杂度
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目的:本文为探究癫痫患者脑电信号的基本特征,对正常人和癫痫患者脑电信号进行数值分析,着重探究两类信号的差异性。通过了解癫痫患者脑电信号的病理特征,利用多种非线性分析方法探寻癫痫疾病不同发作状态时期（发作间期和发作期）之间的差异,为临床癫痫患者的病情分析及诊断提供准确的辅助方法。方法:本研究主要分为两部分:第一部分基于功率谱和排列熵两种方法,对国外公共数据库中正常人和癫痫患者脑电图数据的频谱和复杂度进行数值分析,确定两种信号在复杂度上的区别。第二部分主要通过Lorenz散点图、最大Lyapunov指数、自相关值等非线性分析方法对波士顿儿童医院中癫痫患者的发作状态进行分析处理,探讨癫痫疾病不同发作时期的特征及信号差异。结果:1.利用功率谱对正常人和癫痫患者脑电信号进行分析,结果显示正常人脑电信号功率谱能量主要集中在10.0 Hz附近,这表明功率谱强度峰值主要由α波来构成;对于癫痫患者脑电信号,在10.0 Hz处,癫痫脑电信号功率谱与正常脑电功率谱特征相似,但其在23.0 Hz频率处还有着较为明显的功率谱峰值。进一步通过排列熵分析表明,正常人脑电信号和癫痫患者脑电信号排列熵的复杂度曲线均呈现出显著的波动性,但癫痫患者脑电信号排列熵的极小值总体低于正常人,表现出较低的信号复杂度。2.在上述研究的基础上,利用Lorenz散点图、最大Lyapunov指数、自相关值来研究癫痫疾病发作间期和发作期的信号特征。结果表明,Lorenz散点图显示发作期两个正交方向上的标准偏差SD1和SD2的数值均显著大于发作间期,而发作期SD1/SD2的值要小于发作间期;用最大Lyapunov指数和自相关作为区分癫痫疾病发作间期和发作期的特征参数,显示发作间期和发作期的最大Lyapunov（或自相关）值不同,且差异有统计学意义（P＜0.05）。结论:基于功率谱和排列熵对正常人和癫痫患者的脑电信号进行特征识别,正常人脑电信号的复杂度要高于癫痫脑电,癫痫脑电信号的随机性明显弱于正常人;采用Lorenz散点图、最大Lyapunov指数以及自相关等非线性方法分析癫痫脑电特征时,可以发现疾病发作间期和发作期对应的这些非线性参数存在显著差异,这些特征可以为临床癫痫患者诊断提供有益参考。
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