基于多重多尺度熵的孤独症静息态脑电信号分析

面向孤独症儿童脑功能状态评估问题,提出一种多重多尺度熵脑电特征提取算法.算法针对传统多尺度熵信息丢失问题,在移动均值粗粒化基础上,采用延搁取值法构建多个尺度上的多重脑电信号序列,再进一步计算各个尺度的样本熵.算法不仅克服了传统多尺度熵的信息丢失问题,还能充分挖掘脑电信号的细节信息,同时减小了尺度间的波动.基于该算法分析了16名孤独症儿童和16名正常儿童的19个通道的脑电信号.结果表明:正常儿童F7、F8、T4、P3通道的多重多尺度熵和复杂度均高于孤独症儿童,且存在显著性差异(P<0.05).表明前颞叶(F7、F8)可以作为孤独症儿童脑功能状态评估的敏感脑区,T4、P3可以作为辅助干预的敏感通道.

加权多重多尺度熵及其在孤独症儿童脑电信号分析中的应用

本文针对传统多尺度熵在多尺度化过程中信息丢失问题,提出一种加权多重多尺度熵特征提取算法。该算法在各尺度上构建了从大到小的多重数据序列,考虑多重数据序列对该尺度样本熵的贡献程度不同,计算各个序列在该尺度序列中所占比重,以此作为系数重构各尺度样本熵。相比于传统多尺度熵算法,该算法不但克服了信息丢失问题,还充分考虑了序列的相关性与对总熵值的贡献程度,减小了尺度间的波动,更能挖掘脑电信号的细节信息。基于该算法,本文分析了孤独症(ASD)儿童脑电信号特征,与样本熵、传统多尺度熵及延搁取值法多重多尺度熵算法比较,分类准确率分别提高了23.0%、10.4%与6.4%。基于该算法对比分析孤独症儿童与对照组健康儿童的19通道脑电信号,结果表明除FP2通道外,其余通道的熵值均显示健康儿童略高于孤独症儿童,且F3、F7、F8、C3、P3通道的熵值差异具有统计学意义(P<0.05)。本文通过对各个脑区加权多重多尺度熵进行分类,发现前颞叶区域通道(F7、F8)的分类准确率最高,表明前颞叶可以作为评估孤独症儿童脑功能状态的敏感脑区。