疑似脑死患者脑电信号的动态近似熵分析

研究基于脑电分析的脑死亡判定方法,对于早期发现非脑死亡患者和避免脑死亡误判具有重要的意义。作为脑死亡判定的一个指标,近似熵被引入到对疑似脑死患者脑电信号的分析中。本研究首先将现有的静态近似熵分析法扩展到动态近似熵分析法,并用来识别昏迷患者与脑死亡者,观察患者病状变化的过程。由于在采集脑电信号的过程中存在噪声干扰,所以在动态近似熵分析之前,引入小波分析法对脑电信号进行去噪的前处理。通过对实测患者数据的分析和验证,使疑似患者的不同状态和病状变化过程得以观察和识别。结果表明:昏迷患者与脑死者的脑电信号存在特征差异,昏迷患者的动态近似熵小于脑死者的动态近似熵。

自适应多尺度熵在脑死亡诊断中的应用

本文引入自适应多尺度熵的方法,并结合当前常用的经验模型分解的方法,使得数据尺度能自适应的被获取.通过从原数据中不断移除低频或高频成分,自适应多尺度熵能够在"从粗糙到精细"或是"从精细到粗糙"的尺度下用样本熵估计求得.模拟结果用来确认了其有效性,同时我们将其应用到脑死亡诊断中,用来区分脑死亡病人和昏迷病人在脑电信号上的不同.