基于加权相位滞后指数热力图的脑力负荷识别

脑力负荷识别对提高人机交互操作人员的工作绩效具有重要意义。目前已有研究表明,通过提取脑电(electroencephalogram,EEG)信号的能量特征进行脑力负荷识别取得了不错的分类效果。但该方法只关注到信号的幅度信息,而忽略了相位信息;只分析了各个通道的频域特征,没有考虑不同通道信号之间的同步关系。为充分考虑不同脑区间的功能连接性,提出一种基于加权相位滞后指数(weighted phase lag index,WPLI)热力图的脑力负荷分类方法。对预处理后的脑电信号计算两两通道间的WPLI并绘制热力图,用于评估不同通道信号之间的相位耦合情况,由此反映不同脑区间的功能连接性。由WPLI热力图可以直观地观察到:在高、低负荷状态下,大脑功能连接性的分布存在明显差异。通过实验分别对能量特征图和WPLI热力图采用方向梯度直方图-支持向量机(histogram of oriented gradient-support vector machine,HOG-SVM)和LeNet-5两种方法进行分类。结果表明:WPLI热力图和LeNet-5的组合具有较好的分类结果。

相位滞后指数与老年血液透析患者认知功能障碍的关系

目的 探讨相位滞后指数(phase lag index,PLI)与老年维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者认知功能障碍(cognitive impairment,CI)的关系。方法 选取2019年8月—2023年6月于马鞍山十七冶医院进行规律血液透析的100例老年患者(年龄≥60岁),根据蒙特利尔认知评估量表(Montreal cognitive assessment,MoCA)得分分为CI组(n=61)和无CI(no cognitive impairment,NCI)组(n=39)。所有患者均接受脑电图(electroencephalogram,EEG)检测,计算PLI。比较2组患者一般资料、不同频段的PLI,采用Pearson相关性分析PLI与MoCA评分之间的关系,采用多因素Logistic回归分析老年MHD患者发生CI的危险因素,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析PLI对老年MHD患者CI的预测价值。结果 CI组α频段的PLI明显低于NCI组,差异有统计学意义(t=7.585,P<0.001)。2组α频段C3-P3、C4-P8、F3-C5、F4-P3、F8-P8、P4-CP3、CP3-O1、CP5-O2电极的PLI比较,差异均有统计学意义(t=10.692、6.485、5.507、7.505、7.342、14.720、8.413、6.947,均P<0.001)。相关性分析显示:CI组患者α频段PLI与MoCA评分呈正相关(r=0.486,P=0.013)。多因素Logistic回归分析显示:MoCA得分(OR=11.512,95%CI:2.159~61.389,P=0.008)、α频段PLI(OR=5.669,95%CI:1.595~20.149,P=0.023)是老年MHD患者发生CI的危险因素。ROC曲线分析显示:α频段PLI预测老年MHD患者发生CI的曲线下面积(areas under curve,AUC)为0.818(95%CI:0.747~0.888),灵敏度、特异度分别为78.46%、64.62%。结论 α频段PLI水平的降低与老年MHD患者认知功能的下降存在密切关联,其预测老年MHD患者发生CI的效能良好,对临床评估CI具有一定的指导意义。

随机效应空间滞后单指数面板模型

本文构建了随机效应空间滞后单指数面板模型的截面极大似然估计方法,从理论证明和数值模拟两方面分别考察了其估计量的大样本性质和小样本表现。研究结果表明:在大样本条件下,估计量均具有一致性,并且参数估计量具有渐近正态性;在小样本条件下,各估计量依然具有良好的表现,其精度随着样本容量的增加而提高。空间权重矩阵结构的复杂性对空间相关系数的估计量影响较大,但对其他估计量的影响较小。

个体化频带滑动窗特征的轻度认知障碍诊断研究

轻度认知障碍(MCI)是老年性痴呆诊断的关键阶段,脑电(EEG)信号特征可以反映MCI患者的认知状态,帮助实现早期诊断。现有研究在EEG特征提取过程中,针对脑电各节律,大多采用固定的时间窗完成分段处理,忽略了不同节律的特征差异,从而影响诊断效果。针对该问题,本文提出了一种新的组合滑动窗优化算法,该算法通过迭代振幅调整傅里叶变换(IAAFT)对零模型的构建方法进行了改进,以此得到评估大脑动态特性指标KPLI,通过对EEG各频段信号采取多种滑动窗组合,并以KPLI指标引导,得到适合不同频段的最佳滑动窗组合。在最佳滑动窗组合基础上,对各频段组合提取相位滞后指数(PLI),进行连续小波变换(CWT)特征,通过ResNet-MLP双通道分类网络实现MCI诊断。结果显示,使用个性化组合频段滑动窗对88名受试者(32名MCI患者,36名阿尔茨海默症患者以及20名正常对照组)实现了诊断分类,得到了82.2%的分类准确率,比固定窗的分类提高了10%(得到了72.2%的分类准确率)。结果表明,基于个体化脑电节律特征组合能够更好提取MCI的特征,提高轻度认知障碍诊断的正确率与特异性,是一种有效的脑电特征提取方法。

基于脑功能网络的抑郁脑电信号分类方法

通过探究多种脑功能网络构建方法在抑郁脑电信号分类中的性能,提出了一种基于相位滞后指数、自适应阈值和卷积神经网络的高精度抑郁脑电信号分类方法。首先,利用不同连通性方法和二值化方法的组合构建了多种抑郁脑功能网络;然后,基于图论分析从脑功能网络中提取网络参数;最后,将脑网络参数输入多种分类器,实现抑郁脑电信号分类。此外,建立了一种基于可分性测度和量子粒子群优化的自适应阈值法和自适应密度法,以避免人工设置阈值和网络密度的主观性。实验结果表明:与其他常用方法相比,在alpha频带上,所提分类方法的性能最好,分类准确率和灵敏度分别为88.03%、89%。

基于脑功能网络的脑疲劳状态检测研究

为了对驾驶员的疲劳状态进行有效识别,进行了真实高速公路驾驶实验。通过无线脑电采集设备采集驾驶员在不同时刻的多导脑电数据。基于相位滞后指数对不同时刻的脑电数据分别建立邻接矩阵、二值矩阵,并构建脑功能网络,绘制脑网络地形图。利用复杂网络理论计算和分析脑功能网络节点特征参数——度,并对不同时刻的节点度进行对比。根据各个节点度的变化趋势以及驾驶员的主观判断,发现随着驾驶实验的继续,驾驶疲劳程度加深,大脑的信息处理能力降低,相位滞后指数值与节点度下降趋势明显。表明脑功能网络特征参数——度,能够作为表征大脑疲劳的客观指标。通过与其他检测方法的对比得到采用节点度作为脑疲劳状态评价指标可靠性更强。

新疆经济增长监测预警指标体系构建研究

本研究基于新疆经济的发展特点,以新疆工业增加值当期同比作为基准指标,通过KL信息量、时差相关分析、峰谷图形分析、BB算法等多种方法筛选出了符合新疆经济发展特点的景气指标体系,并在此基础上构建了新疆经济增长的先行、一致和滞后合成指数和扩散指数。此外,文章利用VAR模型进行Granger因果分析和脉冲响应分析,对所构建的景气指数的稳定性进行了验证,同时也对本文构建的指数对2012年新疆的经济运行的预警能力进行了后评估。结果表明,文章构建的指数是稳定和有效的。

基于动态功能连接的握力运动参数脑电识别

为了研究握力运动过程中脑功能网络(Brain Functional Network,BFN)的动态变化特征及对握力运动参数任务识别的影响,提出一种加权相位滞后指数法构建动态脑功能网络。通过对预处理的EEG时间序列按照一定的非重叠窗口截断成等长的子时间序列,按时间顺序,利用相位同步特性对所有子序列进行筛选;筛选出的有效数据段用加权相位滞后指数法估计功能连接大小,构建相应节点的脑功能网络;提取4种不同网络特征参数,对其进行串行融合获得特征向量;最后以支持向量机作为分类器进行分类。与静息态和不均匀子时段划分方法相比,所提方法的平均识别率提高到了74%。

工作记忆编码腹侧海马和内侧前额叶皮层局部场电位信号的相位同步分析

研究比较大鼠在静息状态下和工作记忆编码阶段腹侧海马和内侧前额叶皮层局部场电位相位同步的变化,分析相位在工作记忆任务相关信息处理中的作用机制。研究数据为6只SD大鼠静息状态和执行Y迷宫空间工作记忆任务时采集的腹侧海马和内侧前额叶皮层的局部场电位信号,计算两个脑区局部场电位信号之间的加权相位滞后指数值。研究结果表明,与静息状态相比,在工作记忆编码阶段,腹侧海马和内侧前额叶皮层之间的相位同步性在theta频段选择性地显著增加。腹侧海马和内侧前额叶皮层theta频段的相位同步是工作记忆编码阶段任务信息处理的一个作用机制。

四川省工业污染脱钩分析与减排绩效研究

基于脱钩理论,选取工业增加值与单位工业增加值以及SO;、NO;、烟粉尘排放量作为评价指标,构建脱钩系数和滞后一期脱钩系数相结合的综合脱钩指数,对四川省21个市(州)2012—2018年单位工业增加值与污染排放水平之间的脱钩状态和实际减排绩效进行研究并对比分析,最后提出针对性的减排建议。结果显示,综合脱钩指数分析结果与减排绩效实证研究结果相吻合,内江市仍处于相对脱钩状态,工业废气减排绩效较低;凉山州为衰退脱钩,工业废气减排绩效低,存在工业衰退风险;其余市(州)为强脱钩,阿坝州、攀枝花市、凉山州、内江市等需大幅降低单位工业增加值污染排放量,并加强污染物协同减排。

平板运动负荷试验中QT滞后现象对冠心病的诊断价值

目的探讨平板运动负荷试验（TET）中QT滞后指数在冠心病无创诊断中的价值。方法连续选取100例因疑诊冠心病在我院行TET和选择性冠状动脉造影（SCA）的患者。根据SCA结果分为阳性组[55例，年龄（56．0±7．9）岁]和阴性组[45例，年龄（53．2±6．7）岁]，分析TET心电图，每例测量50个点的RR间期、QTp间期和QTe间期。以RR间期为横坐标，QTp间期、QTe间期为纵坐标，作散点图和QT／RR曲线，计算QT滞后指数。结果SCA阳性组的QTp滞后指数[（22．4±10．3）ms比（6．7±4．6）ms，P〈0．001]和QTe滞后指数[（27．1±11．1）ms比（7．6±4．6）ms，P〈0．001]明显高于阴性组。QTp或QTe滞后指数≥10ms诊断冠心病的敏感性分别为89．1％（49／55）和94．5％（52／55），特异性分别为82．2％（37／45）和80．0％（36／45）。若同时符合TET传统诊断标准和QT滞后诊断标准，诊断冠心病的敏感性QTp为94．3％（33／35）、QTe为94．6％（35／37），特异性二者均为100％。QTp滞后指数（r=-0．399，P〈0．001）和QTe滞后指数（r=-0．547，P〈0．001）与杜克平板评分显著相关。结论QT滞后指数用于冠心病无创筛查具有较高的敏感性和特异性，与传统诊断标准结合，可提高平板运动负荷试验对冠心病的诊断效力。