不同针刺方法对缺血性中风患者静息态脑Reho信号的影响

目的:观察不同针刺方法对缺血性中风患者静息态脑Reho信号的影响。方法:选取西安市中医医院针灸科、神经内科2014年3月至2015年2月期间住院治疗的缺血性中风患者12例,随机分为电针组和普通针刺组,每组6例。所有患者均给予内科常规治疗,电针组在内科常规治疗的基础上加用电针治疗,普通针刺组在内科基础治疗上加用普通针刺治疗。采用BOLD-fMRI检测方法,比较两组患者治疗前后脑Reho信号的异同。结果:两组缺血性中风患者治疗前后比较,多个脑区Reho信号有所改善,其中电针组治疗后脑Reho信号改变明显。结论:电针及普通针刺均具有调节缺血性中风患者静息态脑Reho信号的功能,且电针治疗后脑Reho信号改变明显,或许电针对中风患者局部一致性改变是其作用机制。

基于微状态的抑郁症静息态脑电信号分析

抑郁症(MDD)患者存在认知功能障碍,但其瞬时神经异常活动尚未研究清楚,对此采用脑电(EEG)微状态方法对抑郁症患者的脑电数据进行研究。比较22名抑郁症患者和25名正常人的128导闭眼脑电数据微状态特征,进行差异性分析并探索与量表得分之间的相关性。结果发现,相对于健康对照组,抑郁症患者微状态C的出现次数和涵盖比更高,且与其他微状态之间的转换概率较高,而其微状态D的平均持续时间较低,且与微状态B之间的转换次数减少。此外,微状态C和微状态D与抑郁量表和焦虑量表均呈显著相关性,表明基于脑电微状态方法可以捕捉到抑郁症患者异常大脑动态特性,为抑郁症临床早期诊治提供客观参考。

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.

基于HFD和LZC特征联合的单通道静息态脑电抑郁症识别研究

目前抑郁症的临床诊断多以医生经验和患者主观感受为主,主观性强、准确率低、耗时长。随着神经电生理学和计算机技术的发展,抑郁症的客观分类与识别成为可能。但是,已有的基于静息态脑电信号的抑郁症分类识别方法较为单一,脑电特征选取的精准性、综合性和有效性有待进一步探究。本文在设计包含两种模态实验范式的基础上,提出一种基于HFD和LZC特征联合的单通道静息态脑电抑郁症分类识别方法,以期用较少的特征获得较高的分类准确率。首先采集8名抑郁患者和8名健康对照的静息态脑电信号;然后提取其非线性动力学特征参数HFD和LZC;最后将特征数据输入到非线性支持向量机模型中进行分类识别。结果表明,联合特征得到的灵敏度、特异性和分类正确率最高分别为98.12%、96.67%和95.10%,较单独HFD/LZC特征平均分别提高了23.05%、17.02%和19.29%。同时,模型主体部分仅耗时约12 s。研究结果对临床实践中抑郁症的识别和辅助诊断具有重要意义。

基于CSP与WPD算法的脑磁信号特征提取研究

针对两类人(精神病患者和正常人)的静息态脑磁信号(MEG)的分类问题,提出一种小波包分解(WPD)和共空间模式(CSP)相结合的特征提取方法。利用小波包对训练集的多路脑磁信号进行分解,再利用共空间模式算法对不同分解层子带的脑磁信号进行特征提取,使用经典的K近邻算法进行特征值分类。仿真实验结果表明,使用低频段(0Hz^4.7Hz)的脑磁信号进行CSP分解,选择5个特征值进行分类,可以得到高达91.7%的正确率。实验证明该方法提取的特征比较明显,是脑磁信号特征提取的新思路。

基于机器学习的抑郁症脑电识别研究

抑郁症已成为全球主要的健康负担,有效检测抑郁症是公共卫生的一大挑战。为了更好地识别抑郁症,本文提取了不同类型的脑电信号特征,其中包括线性特征和非线性特征,对抑郁症患者的脑电信号进行综合分析。并使用不同的机器学习算法模型分类器来评估最优特征集。在结合所有类型的特征对MDD患者进行分类时,获得了最佳识别准确率达到91%左右。这项基于机器学习和脑电信号(EEG)的抑郁症识别研究为未来应用于抑郁症领域的早期筛查、辅助诊断以及辅助治疗决策等方面提供了一种辅助方案和一定的参考价值。

静息态脑功能磁共振的低频振荡信号及其应用进展

功能磁共振是目前研究人脑工作的有效手段。通过局部刺激诱导脑血氧水平的血液动力学改变，从而间接反应神经活动情况。大部分功能磁共振研究是通过比较刺激组和对照组（或者基线）血氧水平依赖（bloodoxygenationlevel—dependent，BOLD）信号强度的改变，因此对照组的精心设计能使得特殊刺激的神经活动信号改变显得更有意义。

基于偏相关系数的脑功能连接分析

大脑是一个具有高度复杂性的信息处理系统,拥有丰富且复杂的结构与功能,其功能的执行主要依赖于脑功能区之间的相互作用所构成的网络实现。研究采用偏相关系数分析方法,在阈值的设定研究基础上,进一步引入节点度的概念,用于反馈节点之间连接强度的大小。对13例精神分裂症患者和24例正常人在静息态下273个通道的脑磁(MEG)信号进行分析,探索正常组与患者组之间脑功能连接的差异性。研究表明精神病患者在大部分脑区有显著的功能连接,在额叶和颞叶以及脑边缘部分与正常人有显著性差异,推测这些异常连接区域有可能与精神分裂症的病理有关。

抑郁症患者静息态的脑磁频谱活动治疗前后变化分析

抑郁症治疗反应的评价目前仍较主观，缺少客观的生物学指标。有研究利用脑电信号观察随着抗抑郁治疗脑电在节律、波幅、功率等方面的改变情况。但这些研究以脑电图为主，结果受到头皮、颅骨及脑外组织影响，受影响因素多，