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应用近似熵对睡眠脑电进行分期的研究
主要介绍一种新的度量序列复杂性的统计方法--近似熵(ApEn),并将其应用于睡眠脑电的研究,提取出各睡眠期的近似熵特征.实验结果显示,从清醒期到NREM期的Ⅲ、Ⅳ期,近似熵由大依次减小,到REM期又回升到接近Ⅰ、Ⅱ期.根据这一特征对睡眠脑电进行分期实验,得到良好的效果.说明近似熵是一种值得重视的、很有前景的复杂度度量方法.
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基于小波变换与近似熵的睡眠分期研究
目的:考察睡眠各期与近似熵的相互关系及相关参数选取对其的影响,以获取一种能较好反映睡眠分期的特征量.方法:数据处理于2007-05/09在江苏大学电气信息工程学院生物医学工程系实验室完成.睡眠脑电数据取自波士顿Beth Israel医疗睡眠数据库,16个测试对象均为男性,年龄32～56岁.对瞬眠脑电数据首先应用小波变换,将脑电信号中的噪声进行消噪处理,然后再利用近似熵将消噪后的睡眠脑电信号进行特征提取.结果:睡眠各期脑电的近似熵是不一样的,清醒状态时,其值大,随着睡眠的深入,大脑思维活动减少,近似熵的值逐渐降低:进入Ⅲ期、Ⅳ期深度睡眠状态时,近似熵的值减到低:在快速眼动睡眠期,脑电信号又与非快速眼动睡眠期Ⅰ期类似,近似熵的值开始回升.近似熵在睡眠各个阶段具有显著差异性和规律性,表明近似熵能很好的用于表征睡眠分期.结论:①睡眠脑电信号经过小波变换能有效的消除噪声并保持原信号的突变性质,从而表明了小波变换对非平稳信号的消噪具有很好的有效性和实用性.②对消除噪声后的睡眠脑电信号利用近似熵能很好的实现睡眠分期,从而实现了提取睡眠脑电有用信息的目的.
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脑电近似熵、失匹配负波在检测帕金森病患者认知功能障碍中的评估作用
目的:对比帕金森病(PD)患者与对照组的脑电近似熵(ApEn)、失匹配负波(MMN)检查结果,分析两种方法在帕金森病患者认知功能障碍中的评估作用.方法:病例组15例、对照组36例受试对象均接受常规16信道脑电图检查,选用脑电非线性指数近似熵对安静闭眼、闭眼心算、安静睁眼三种状态下的原始脑电数据进行分析;并收集简易智力状态检查量表(MMSE)得分、MMN的潜伏期和波幅相关数据,运用统计学方法对两组结果进行分析.结果:①病例组与对照组MMN在Cz、Fz点的潜伏期差异虽然没有统计学意义,但从数值上可见病例组的潜伏期有延长趋势;两组在Cz、Fz点的波幅比较差异无统计学意义;②病例组与对照组脑电ApEn对比,只在闭眼心算时,两组于中央感觉运动区(C3)、顶叶(P3)、枕叶(O2)点的脑电ApEn差异有统计学意义,病例组较对照组测值降低.结论:脑电ApEn和MMN潜伏期都可作为认知功能的评价措施.并且闭眼心算状态的脑电ApEn评价效果的敏感性较MMN潜伏期强.三种状态下,闭眼心算的脑电ApEn评价效果好.
关键词： 脑电图 近似熵(ApEn) 失匹配负波(MMN) 帕金森病(PD) 认知
