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【6h】

基于非线性方法的微意识状态脑电分析

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第1章 绪 论

1.1 课题研究的背景

1.2 意识及意识障碍

1.2.1 意识的介绍

1.2.2 意识障碍

1.3 微意识状态的神经调控

1.4 微意识状态的脑电分析

1.4.1 脑电的介绍

1.4.2 微意识状态的脑电分析方法

1.5 本课题的研究内容

第2章 微意识状态患者静息态脑电特征

2.1 引言

2.2患者脑电数据采集

2.3 脑电信号预处理

2.4 微意识状态脑电特征

2.4.1 原始信号特征

2.4.2 功率谱和频谱分析

2.4.3 相对功率谱分析

2.5 本章小结

第3章 基于熵的意识评估及刺激参数选择

3.1 引言

3.2 熵的方法

3.2.1 香农熵

3.2.2 近似熵

3.2.3 样本熵

3.2.4 小波熵

3.2.5 希尔伯特黄熵

3.2.6 Renyi排序熵

3.2.7 最小Renyi排序熵

3.3熵对意识的评估能力

3.4 基于熵指标的刺激参数选择

3.4.1 脊髓电刺激的刺激范式

3.4.2 熵指标的统计结果

3.5 本章小结

第4章 微意识状态脑电的分形和多重分形分析

4.1 引言

4.2 去趋势波动分析结合替代数据

4.2.1 去趋势波动分析

4.2.2 替代数据

4.2.3 算法过程

4.2.4 结果分析

4.3 多重分形去趋势波动分析法

4.3.1 多重分形谱

4.3.2 多重分形去趋势波动分析

4.3.3 结果分析

4.4 本章小结

第5章 微意识状态患者的脑网络分析

5.1 引言

5.2 双通道非线性分析方法

5.2.1 排序交叉互信息

5.2.2 互样本熵

5.2.3 相位同步

5.3 实验结果分析

5.3.1 排序交叉互信息

5.3.2 互样本熵

5.3.3 相位同步

5.4 脑网络分析

5.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢

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著录项

  • 作者

    李佳妮;

  • 作者单位

    燕山大学;

  • 授予单位 燕山大学;
  • 学科 控制工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 梁振虎,刘兰祥;
  • 年度 2019
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类
  • 关键词

    非线性方法; 微意识状态;

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