癲癇和正常腦電AR模型、AR譜及特征比較課件

癲癇和正常腦電

AR模型、AR譜及特征比較總述1課題目的2實(shí)驗(yàn)步驟3實(shí)驗(yàn)結(jié)果4開題背景1實(shí)驗(yàn)結(jié)論5開題背景癲癇：癲癇是一種腦部疾患，其特點(diǎn)是持續(xù)存在能產(chǎn)生癲癇發(fā)作的腦部持久性改變，并出現(xiàn)相應(yīng)的神經(jīng)生物學(xué)認(rèn)知心理學(xué)以及社會(huì)學(xué)等方面的后果。腦電圖：腦電圖是通過電極記錄下來的腦細(xì)胞群的自發(fā)性、節(jié)律性電活動(dòng)。將腦細(xì)胞電活動(dòng)的電位做為縱軸，時(shí)間做為橫軸，這樣把電位與時(shí)間的相互關(guān)系記錄下來的就是腦電圖。建模方法：移動(dòng)平均（MA）模型、自回歸（AR）模型、自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型。課題研究的主要內(nèi)容1．測取正常人認(rèn)知腦區(qū)（額部和枕部）的腦電，建立數(shù)據(jù)文件；對給出的顳葉癲癇患者同一腦區(qū)的腦電建立數(shù)據(jù)文件2.對以上兩類腦電進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和剔除偽差3.對以上兩類腦電建立AR模型4.估計(jì)以上兩類腦電的AR譜，并與它們的FFT功率譜進(jìn)行比較5.分析比較正常人和癲癇患者在認(rèn)知腦區(qū)腦電的AR模型、AR譜的特征原理和方法腦電圖電極安排原理和方法腦電的特點(diǎn)α波：頻率在8～13C/S，波幅25～75μV，以頂枕部最明顯，雙側(cè)大致同步，重復(fù)節(jié)律地出現(xiàn)δ波稱θ節(jié)律。β波：頻率在13C/S以上，波幅約為δ波的一半，額部及中央?yún)^(qū)最明顯。Φ波：頻率為4～7C/S，波幅20～40μV，是兒童的正常腦電活動(dòng)，兩側(cè)對稱，顳區(qū)多見。δ波：頻率為4C/S以下，δ節(jié)律主要在額區(qū)，是正常兒童的主要波率，單個(gè)的和非局限的性小于20μV的δ波是正常的，局灶性的δ波則為異常。δ波和θ波統(tǒng)稱為慢波。原理和方法AR參數(shù)模型輸入為白噪聲的線性系統(tǒng)，輸入u（n）和輸出x（n）的關(guān)系可以寫作：p階自回歸（AR）模型：模型的傳遞函數(shù)為：步驟1.在計(jì)算機(jī)上用Matlab仿真平臺(tái)顯示處理后腦電時(shí)序圖。2.用Matlab仿真平臺(tái)建立正常人和癲癇患者腦電的FFT功率譜，分析比較正常人和癲癇患者腦電的FFT功率譜。3.用Matlab仿真平臺(tái)建立正常人和癲癇患者腦電的AR模型。4.用Matlab仿真平臺(tái)估計(jì)正常人和癲癇患者腦電的AR譜，分析比較正常人和癲癇患者在認(rèn)知腦區(qū)的AR模型、AR譜的特征。結(jié)果正常人和癲癇患者腦電的FFT功率譜(以T4為例)圖3正常人和癲癇患者腦電的FFT功率譜(以T4為例)結(jié)果由AR模型估計(jì)正常人和癲癇患者腦電的AR譜圖5正常人和癲癇患者腦電的AR譜結(jié)果AR譜與FFT功率譜比較圖6正常人AR譜與FFT功率譜比較圖7正常人AR譜與FFT功率譜比較結(jié)論及討論結(jié)論（1）正常腦電基線較為平穩(wěn)，相對基線的振幅較??；

癲癇腦電基線不平穩(wěn)，相對基線的振幅較大。

（2）正常腦電α波較多，其頻帶范圍為10-12Hz；癲

癇腦電δ和θ波較多，頻帶范圍在0-5Hz。（3）AR譜比FFT功率譜平滑，且比FFT功率譜分辨率

高。結(jié)論及討論（1）基于腦電時(shí)序圖的討論（2）基于腦電AR譜的討論正常人顳前點(diǎn)腦電基線較為平穩(wěn)，相對于基線的振幅較小，波線較密集；癲癇患者顳前點(diǎn)腦電基線不平穩(wěn)，相對于基線的振幅較大，波線較稀疏。可以推斷大腦顳前點(diǎn)為癲癇患者的發(fā)病區(qū)。正常人和癲癇顳前點(diǎn)腦電的AR譜及FFT功率譜有明顯差別，正常人額部枕部腦電的功率能量主要集中在10-12Hz，即α波段，只有很小一部分能量集中在0-5Hz；而癲癇患者顳前點(diǎn)腦電的功率能量主要集中在0-5Hz，即δ和θ波段，只有很小一部分能量集中在10-12Hz。結(jié)論及討論(3)AR模型階數(shù)的討論應(yīng)用最終預(yù)測誤差準(zhǔn)則（FPE），當(dāng)階次k由1增加時(shí)，F(xiàn)PE（k）將在某一個(gè)k處取得極小值，將此時(shí)的k定為最合適的階次p。(4)腦電的AR譜與FFT功率譜圖的對比FFT功率譜是每一個(gè)信號點(diǎn)求得的傅里葉變換，其功率譜是離散的，從圖中我們可以看到它的譜值上下跳動(dòng)很劇烈，方差性能不好，分辨率低，譜線不平滑。AR模型估計(jì)出的AR譜譜線平滑，分辨率高，方差性能得到改善。AR譜線能反映出FFT功率譜的趨勢