脑电非线性分析在认知功能研究中的应用

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目的 探讨在不同认知作业状态下脑电非线性动力学特性的变化规律、脑电非线性动态分析在认知过程研究中的作用。方法 我们用关联维数 (D2 )、点关联维数 (PD2 )对 30名健康成年人四种状态下的脑电数据进行了分析 :安静闭眼、安静睁眼、闭眼心算作业和睁眼图形推理作业。结果 认知作业过程相对于安静状态 ,D2 和PD2 有明显的升高。闭眼和心算 ,睁眼和图形推理状态之间差异有显著意义 (D2 分别为 3 93和 4 33,P <0 0 1;4 4 7和 4 98,P <0 0 1)。D2 和PD2 随时间存在时高时低的现象。结论 动态的、短时程的非线性动力学分析方法 ,更适合研究认知过程中大脑功能活动的变化规律。以D2 和PD2 地形图为基础的动态分析 ,可以清晰地展示认知过程中D2 和PD2的分布情况及与认知作业相关的大脑部位活跃顺序和活跃程度的变化 ,有助于我们了解认知过程中大脑的工作机制。 OBJECTIVE: To investigate the changes of non-linear dynamics of electroencephalogram (EEG) under different cognitive homeostasis and the role of non-linear EEG dynamic analysis in cognitive process. Methods We analyzed the EEG data of 30 healthy adults in four states using the correlation dimension (D2) and the point correlation dimension (PD2): quiet eyes closed, quiet eyes open, closed eyesight mental arithmetic and eyes open Graphic reasoning homework. Results Cognitive work process relative to the quiet state, D2 and PD2 increased significantly. Eyes closed and mental arithmetic, there was significant difference between open eyes and graphical inference state (D2, respectively, 3 93 and 4 33, P <0 01; 4 4 7 and 4 98, P 0 01). D2 and PD2 over time exist when the high and low phenomenon. Conclusions The dynamic and short-time nonlinear dynamic analysis method is more suitable for studying the changes of brain functional activities in cognitive process. The dynamic analysis based on D2 and PD2 topographic maps can clearly show the distribution of D2 and PD2 in cognitive process and the changes of active sequence and activity of brain parts related to cognitive homework so as to help us understand cognition The working mechanism of the brain in the process.
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