【摘 要】
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孤独症谱系障碍是一种复杂的神经发育障碍,其早期发现和精确诊断非常重要.脑电图由于其具有较高的时间分辨率,是一种常用的神经成像技术.本文提出奇异谱分析方法对脑电信号进
【机 构】
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河北大学电子信息工程学院; 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61761166003)资助
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孤独症谱系障碍是一种复杂的神经发育障碍,其早期发现和精确诊断非常重要.脑电图由于其具有较高的时间分辨率,是一种常用的神经成像技术.本文提出奇异谱分析方法对脑电信号进行伪迹去除和节律提取,通过从正常儿童和孤独症儿童脑电信号中提取统一α节律AFu,求其能量并使用支持向量机方法进行分类比较分类结果;进一步,使用加权重心点探究个体化α峰值频率PFA及节律AFi,使用SSA方法提取AFi后重复上述进行分类比较.结果显示,未经SSA处理的脑电数据提取AFu相对能量作为特征,分类准确度为81.36%,而使用SSA预处理后,分类准确度提升至89.83%,验证了SSA方法伪迹去除的有效性;使用个体化α节律AFi相对能量作为特征,SVM分类准确率降低至81.36%,而将个体化α节律AFi相对能量和α峰值频率PAF作为共同特征可得到94.92%的分类准确率.此结果揭示孤独症儿童脑电节律异常体现为两个方面:频段分布和功率调制,即孤独症儿童α节律出现了低频偏移及相对能量的降低.本研究从方法验证及病理揭示的角度为孤独症儿童的辅助诊断提供了有力的技术手段和科学依据.
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