【摘 要】
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帕金森病的高发病率和高致残率在全社会范围内引起了广泛关注,其临床症状在疾病早期并不明显,通常在发现时已经处于中晚期。因此,能够在帕金森早期的最佳治疗阶段对疾病进行准确的诊断具有重要的临床意义。快速眼动睡眠行为障碍作为预测神经变性疾病的早期生物学标志,对于神经退行性疾病的早期诊断和预防治疗具有重要的意义。对于伴有快速眼动睡眠行为障碍的帕金森患者,其病情通常更为复杂,运动症状更为严重,如果可以及早发现
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帕金森病的高发病率和高致残率在全社会范围内引起了广泛关注,其临床症状在疾病早期并不明显,通常在发现时已经处于中晚期。因此,能够在帕金森早期的最佳治疗阶段对疾病进行准确的诊断具有重要的临床意义。快速眼动睡眠行为障碍作为预测神经变性疾病的早期生物学标志,对于神经退行性疾病的早期诊断和预防治疗具有重要的意义。对于伴有快速眼动睡眠行为障碍的帕金森患者,其病情通常更为复杂,运动症状更为严重,如果可以及早发现此类患者,并积极地给予患者长期的随访与治疗,那么一方面可以延缓患者明显运动障碍的出现,最大程度的保证患者的生活质量,另一方面可以尽可能地减轻运动障碍的严重程度,对患者的预后带来改善。已经有研究表明,一些神经系统疾病能够在脑电图中反应与发病相关的脑电活动改变。因此,本文主要对帕金森患者的早期诊断以及对帕金森患者是否伴有快速眼动睡眠行为障碍的区分展开研究,从而构建针对帕金森与快速眼动睡眠障碍患者的脑电信号分类模型。本文提出了三类帕金森脑电研究方法,利用时频分析方法和特征提取过程分别构建了可调Q因子小波变换与特征提取相结合（TQWT+feature）和小波包变换与特征提取相结合（WPT+feature）的两种分类模型;接着构建了直接以原始脑电信号作为输入并与深度残差收缩网络结合（Original data+DRSN）的模型;最后构建了可调Q因子小波变换与深度残差网络结合（TQWT-DRSN）的模型、小波包变换与深度残差收缩网络结合（WPT-DRSN）模型。本文所使用的数据集为陕西省人民医院的临床睡眠数据集,实验结果表明,TQWT-DRSN和WPT-DRSN对于二类分类任务,准确率分别达到99.92%和99.86%,在三分类和四类分类任务中,在使用3-dim输入方式的WPT-DRSN模型准确率达到97.81%,在四分类任务中达到92.59%,高于TQWT-DRSN的95.20%和90.46%。本文提出的方法可作为监测帕金森病进展的一种手段,便于对帕金森病患者进行早期诊断、有效治疗和预后观察。同时,模型的构建思想对于其他非平稳信号的分析研究同样适用,能够为其他疾病的分类问题带来一定的指导意义。
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