时频分析及其在脑电信号分析中应用的研究

摘要

癫痫是大脑神经元异常放电而引起的大脑功能障碍的表现.癫痫样放电的波形主要有以下几种:棘波、尖波、棘慢复合波、尖慢复合波等.在临床EEG检查中,最重要的是识别EEG中是否出现棘波.人工观察和检测EEG是一项复杂而又耗时的工作,而且要使用额外的经验判据,这就需要高级训练的专业人员,而这又正是目前普遍缺乏的.因此,脑电图的自动检测与分类就越发显得迫切与重要.脑电癫痫棘波自动提取对于患者的诊断,以及减轻医生的繁重劳动力都具有重要意义.由于脑电信号的非平稳性及强背景噪声,因此对它的分析与处理一直是极其困难的但又非常吸引人的研究课题.随着科学技术的迅猛发展,特别是近年来在非平稳信号分析理论上的一系列重大进展为我们提供了脑电信号处理的新手段,时频分析理论则是这一系列重大进展中的一个.因此,本文的主要的研究目标是寻找合适的时频分析方法解决脑电癫痫棘波自动提取问题.本文在以下几个方面完成了有特色的研究工作:首先,概述了时频分析方法的基本理论、历史和现状,并介绍了已有的时频分析方法在脑电信号分析处理中的应用;其次,研究了小波变换的基础理论,尤其对B样条小波能够进行信号突变点精确检测的优良特性进行了详细分析.脑电信号棘波对应信号的突变点,其存在处的一阶导数幅值最大,而二阶导数为零.本文认为B样条小波在最大分解尺度为J=5时,对棘波的检测效果最好;第三,减小交叉项分布(RID)是一种能够有效抑制交叉项干扰的时频分布方法,本文对设计出的棘波参考信号和EEG信号进行RID时频变换后求取相关,根据相关程度的大小来进行癫痫棘波提取,最后对得到的相关系数再进行加窗平滑改进,取得了较好的效果;最后,在辽宁省教育厅重大项目计划和大连理工大学

目录

文摘

英文文摘

独创性说明

1绪论

1.1课题的理论意义和应用价值

1.2国内外研究概况及存在的问题

1.3本文所作的工作

2基于时频分析的EEG信号分析处理方法研究进展

2.1一般脑电信号的分析方法

2.1.1脑电信号的基础知识

2.1.2脑电信号的各种分析方法

2.2现存的主要时频分析方法

2.3时频分析在EEG信号分析处理中的应用

3 B样条小波算法研究及其在提取脑电棘波中的应用

3.1小波变换的基本概念

3.1.1小波变换

3.1.2多分辨率(尺度)分析

3.2 B样条小波算法

3.3 B样条小波算法应用于癫痫棘波提取

3.4小结

4一种基于RID时频分布的脑电棘波检测新算法

4.1 RID(减小交叉项分布)的基本概念

4.2基于RID的脑电棘波检测

4.3对结果进一步改进

4.4小结

5新型视频脑电图仪及Holter的研究与开发

5.1脑电图仪与Holter及其临床应用

5.2脑电图仪的国内外发展概况及市场需求分析

5.3与本文相关的主要研究开发工作

5.4推广及应用前景

6总结与展望

6.1结论

6.2对进一步研究的思考

6.3展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表论文情况

致谢

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