脑电信号处理与分析方法研究进展

脑电信号是人体中枢神经系统中大量神经元的同步电生理活动在大脑皮层和头皮表面的整体反应,对脑电信号进行处理分析对于探索大脑工作机制和诊治脑神经系统疾病具有重要意义。本文针对国内外近五年来与脑电信号处理与分析相关的研究进行了归纳整理,按照时频分析、高阶谱分析、非线性动力学和人工神经网络四类方法分别进行了回顾总结,概括展示了最新的研究成果。希望为学者们了解脑电信号处理与分析的研究现状,选择恰当的处理与分析方法提供一定的借鉴和参考。

幂律调制多尺度熵及其在生物信号分析中的应用研究

目的:探讨幂律调制多尺度熵(pMSE)在生物信号分析中的应用效果及其对疾病诊断和康复的临床价值。方法:结合信号的自相似和分形理论,对多尺度熵(MSE)算法的不足进行改进,提出pMSE算法,并在三种生物信号(添加了不同程度仿真白噪声的生理信号;健康、充血性心力衰竭和心房颤动患者的心跳间期信号;清醒和疲劳脑电信号)中分别进行测试和对比,评估pMSE算法的应用效果。结果:pMSE有效改进了MSE的一些不足,在仿真噪声信号分析中获得了更加正确和清晰的比较结果,在3种心跳间期信号分析中取得了更加准确和直观的区分效果,在清醒和疲劳脑电信号分析中取得了更高的分类准确率(t=2.30,P<0.05)。结论:pMSE在多种生物信号分析中取得了比MSE更好的效果,可以更准确地度量生物信号复杂度,对临床疾病诊断和康复具有潜在的应用价值。

一种适用于床旁非接触监测睡眠呼吸暂停的报警装置

目的设计一种床旁非接触式睡眠呼吸暂停监测和报警装置。方法系统硬件主要包括生物雷达传感器、单片机、蓝牙模块、LED灯和蜂鸣器;软件端为Android APP,进行数据处理、显示和报警条件判断。该装置通过生物雷达传感器非接触式采集呼吸、心跳信号,经单片机A/D转换后,由蓝牙模块将数据打包无线发送至手机端APP。结果本研究成功研制出该监测和报警装置。该装置有效探测距离为2 m以上,可靠性高,准确率高达96%。结论本系统能够切实解决用户监测预警睡眠呼吸暂停的基本需求,贴合用户的实际生活,具有广大的应用潜力和市场前景。

低方差幂律调制多尺度熵算法及其应用分析

目的探索低方差幂律调制多尺度熵(Lv-pMSE)算法的应用效果,对仿真信号和心电信号分别进行实验研究。方法基于修正多尺度熵算法的优点,对幂律调制多尺度熵(pMSE)方法的数据长度要求较高的问题进行改进,提出了Lv-pMSE算法,并对噪声信号(白噪声和1/f噪声)及心电信号(健康个体、充血性心力衰竭患者和房颤患者的心电RR间期时间序列)分别进行测试和对比。结果Lv-pMSE解决了pMSE所需数据长度较长的问题,不仅较好地保持了pMSE区分不同复杂度信号的能力,还可以减小其计算方差。结论对于长度较短的信号,Lv-pMSE算法仍能提供可靠的复杂度估计,且方差更小,对临床疾病诊断和康复具有潜在的应用价值。