腦電地形圖繪制演示文稿

腦電地形圖繪制演示文稿目前一頁\總數二十一頁\編于十點優(yōu)選腦電地形圖繪制ppt目前二頁\總數二十一頁\編于十點報告內容

數據可視化腦電地形圖的意義腦電地形圖繪制的關鍵離線地形圖實時地形圖目前三頁\總數二十一頁\編于十點Ⅰ數據可視化

概念：借助圖形化手段，將數據以圖形圖像形式表示，并利用數據分析和開發(fā)工具發(fā)現其中未知信息的處理過程。

意義：提供象人眼一樣的直覺的、交互的和反應靈敏的可視化環(huán)境。手段：圖象、曲線、二維圖形、三維體和動畫等。目前四頁\總數二十一頁\編于十點應用領域醫(yī)學金融氣象航空航天石油勘探目前五頁\總數二十一頁\編于十點Ⅱ腦電地形圖的意義

腦電地形圖（BEAM）是一種集中表達大腦電生理信息的圖形技術，能比較直觀地反映大腦神經活動的圖形系統(tǒng)。為了減輕臨床醫(yī)生的頭腦中建立綜合圖像的困難，工程人員致力于把現代計算機技術和信號處理技術引入神經醫(yī)學領域，把計算機的高速計算、高質量彩色圖、易于操作的屏幕控制結合起來構成了各種節(jié)律的腦電地形圖。用直觀的彩色圖像（或灰度差圖像）取代了對多道原始EEG數據所包含的空間信息的表達。

Electroencephalogram

BEAM

目前六頁\總數二十一頁\編于十點Ⅲ腦電地形圖繪制的關鍵

腦電信號采集（腦電儀）和預處理（濾波等）。計算各采集點各個頻段（FFT、小波等）處功率譜強度?？臻g插值。（最近鄰點、克里金、徑向基函數插值法等）功率值-彩色映射。（HIS模型轉RGB）

目前七頁\總數二十一頁\編于十點Ⅲ-ⅰ

計算采集點處功率譜δ（1－3Hz）、θ（4－7Hz）、α（8－13Hz）、β（14－30Hz）

頻段頻率下限頻率上限δ04.0θ4.08.0α18.012.0α112.016.0β116.020.0β220.030.0目前八頁\總數二十一頁\編于十點Ⅲ-ⅰ

空間插值

由于采集的腦電信號僅來自于被測者頭上有限固定的幾個采集點，各點之間的空白處需要采用一定的插值公式進行插值填充，這些插值的數據是依靠各采集點的功率大小以及各采集點到需要進行插值計算點的距離而定，一般采用的插值公式為：

式中X為所需進行插值計算的點的位置，a、b…p代表各采集點的功率值，XA、XB…XP為所需進行插值計算的點到各采集點的距離。目前九頁\總數二十一頁\編于十點Ⅲ-ⅰ

彩色映射RGB色彩模式：為圖像中的每一個RGB分量分配一個0~255范圍內的強度值。目前的顯示器大都采用這種模式。

VC中的像素點賦值函數：COLORREFSetPixel(intx,inty,COLORREFcrColor);

crColor：RGB(red,green,blue)功率強度彩色模式問題：0~max

藍~紅目前十頁\總數二十一頁\編于十點

HIS色彩空間：從人的視覺系統(tǒng)出發(fā)，用色調（Hue）、飽和度（Saturation）和亮度（Intensity）描述色彩。優(yōu)點：1.亮度分量和色度分量是分開的。

2.色調H和飽和度S的概念互相獨立并與人的感知緊密相連。

目前十一頁\總數二十一頁\編于十點解決方法：HIS轉RGB模型1）當H在[0,120]之間：B=I(1-S)R=I(1+ScosH/cos(60-H))G=3I-(B+R)2）當H在[120,240]之間：R=I(1-S)G=I(1+Scos(H-120)/cos(180-H))B=3I-(G+R)3）當H在[240,360]之間：G=I(1-S)B=I(1+Scos(H-240)/cos(300-H))R=3I-(B+G)功率值H（角度）240max（H，功率）獲得頭皮某點的功率計算H值大小根據H值大小和公式計算相應的RGB分量RGB（R,G,B）目前十二頁\總數二十一頁\編于十點HIS轉RGB模型測試

取功率為0-50線性增長，步長為一，按照上面的流程將其映射為藍色到紅色。目前十三頁\總數二十一頁\編于十點Ⅳ

離線腦電地形圖

開發(fā)環(huán)境：Matlab

頻率分段及功率表現方式：小波包+熵插值方法：一般方式顯示方法：動畫目前十四頁\總數二十一頁\編于十點0123456789secTriggerBeepFeedbackperiodwithcueⅣ-ⅰ

離線分析數據BCIcompetition2003，UniversityofTechnologyGraz,Austria（ⅰ）Electrodelocations+++（ⅱ）TimeschemeC3CZC4目前十五頁\總數二十一頁\編于十點Ⅳ-ⅱ

特征提取——小波包熵

當人們實際做或僅想象單側肢體運動時，大腦的感覺運動皮層會出現EEG的節(jié)律性活動，在9HZ~13HZ（u節(jié)律，主要來自中樞后軀體感覺皮層）和18HZ~22HZ（β節(jié)律，主要來自中央前運動皮層）兩個頻段的EEG信號幅度將發(fā)生相應的改變。

↓

ERD(event-relatedde-synchronization,ERD

)事件相關去同步↑

ERS(event-relatedsynchronization,ERS

)事件相關同步1.特征提取依據——大腦ERD、ERS特性目前十六頁\總數二十一頁\編于十點信號F(t)S(1,1)0~32HZS(1,2)S(2,1)0~16HZS(2,2)16~32HZS(2,4)S(2,3)S(3,1)0~8HZS(3,2)8~16HZS(3,4)24~32S(3,3)16~24S(3,7)S(3,8)S(3,6)S(3,5)S(4,1)S(4,2)S(4,4)S(4,3)8~12S(4,7)S(4,8)S(4,6)20~24S(4,5)16~20S(4,13)S(4,14)S(4,16)S(4,15)S(4,11)S(4,12)S(4,10)S(4,9)

小波包分解結構βrhythm(18–22Hz)mu

rhythm(8–13Hz)目前十七頁\總數二十一頁\編于十點

小波包節(jié)點能量可以有效表示信號的能量。子信號的能量可由該空間小波包系數的平方和計算，如式：

信號總能量即為每個子信號能量之和：

則可以定義相對小波包能量為每個子空間信號能量和信號總能量之比：

小波包熵，即是從小波包分解后的信號序列計算的一種熵值。根據香農熵的定義，定義小波包熵為：小波包熵可以準確反應大腦活動的復雜程度。目前十八頁\總數二十一頁\編于十點……FeatureFeatureFeature+++Lefthand（70trails）……FeatureFeatureFeature+++Righthand（70trails）（A）想象左手運動（A）想象右手運動想象單側手運動引起的ERD/ERS導致左右手C3、C4EEG幅值出現明顯差異，該差異表現在：左手C3和右手C4小波包熵增大，左手C4和右手C3小波包熵減小。目前十九頁\總數二十一頁\編于十點Ⅳ-ⅲ