癫痫和正常脑电AR模型、AR谱及特征比较课件

癫痫和正常脑电

AR模型、AR谱及特征比较总述1课题目的2实验步骤3实验结果4开题背景1实验结论5开题背景癫痫：癫痫是一种脑部疾患，其特点是持续存在能产生癫痫发作的脑部持久性改变，并出现相应的神经生物学认知心理学以及社会学等方面的后果。脑电图：脑电图是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动。将脑细胞电活动的电位做为纵轴，时间做为横轴，这样把电位与时间的相互关系记录下来的就是脑电图。建模方法：移动平均（MA）模型、自回归（AR）模型、自回归移动平均（ARMA）模型。课题研究的主要内容1．测取正常人认知脑区（额部和枕部）的脑电，建立数据文件；对给出的颞叶癫痫患者同一脑区的脑电建立数据文件2.对以上两类脑电进行预处理，去除噪声和剔除伪差3.对以上两类脑电建立AR模型4.估计以上两类脑电的AR谱，并与它们的FFT功率谱进行比较5.分析比较正常人和癫痫患者在认知脑区脑电的AR模型、AR谱的特征原理和方法脑电图电极安排原理和方法脑电的特点α波：频率在8～13C/S，波幅25～75μV，以顶枕部最明显，双侧大致同步，重复节律地出现δ波称θ节律。β波：频率在13C/S以上，波幅约为δ波的一半，额部及中央区最明显。Φ波：频率为4～7C/S，波幅20～40μV，是儿童的正常脑电活动，两侧对称，颞区多见。δ波：频率为4C/S以下，δ节律主要在额区，是正常儿童的主要波率，单个的和非局限的性小于20μV的δ波是正常的，局灶性的δ波则为异常。δ波和θ波统称为慢波。原理和方法AR参数模型输入为白噪声的线性系统，输入u（n）和输出x（n）的关系可以写作：p阶自回归（AR）模型：模型的传递函数为：步骤1.在计算机上用Matlab仿真平台显示处理后脑电时序图。2.用Matlab仿真平台建立正常人和癫痫患者脑电的FFT功率谱，分析比较正常人和癫痫患者脑电的FFT功率谱。3.用Matlab仿真平台建立正常人和癫痫患者脑电的AR模型。4.用Matlab仿真平台估计正常人和癫痫患者脑电的AR谱，分析比较正常人和癫痫患者在认知脑区的AR模型、AR谱的特征。结果正常人和癫痫患者脑电的FFT功率谱(以T4为例)图3正常人和癫痫患者脑电的FFT功率谱(以T4为例)结果由AR模型估计正常人和癫痫患者脑电的AR谱图5正常人和癫痫患者脑电的AR谱结果AR谱与FFT功率谱比较图6正常人AR谱与FFT功率谱比较图7正常人AR谱与FFT功率谱比较结论及讨论结论（1）正常脑电基线较为平稳，相对基线的振幅较小；

癫痫脑电基线不平稳，相对基线的振幅较大。

（2）正常脑电α波较多，其频带范围为10-12Hz；癫

痫脑电δ和θ波较多，频带范围在0-5Hz。（3）AR谱比FFT功率谱平滑，且比FFT功率谱分辨率

高。结论及讨论（1）基于脑电时序图的讨论（2）基于脑电AR谱的讨论正常人颞前点脑电基线较为平稳，相对于基线的振幅较小，波线较密集；癫痫患者颞前点脑电基线不平稳，相对于基线的振幅较大，波线较稀疏。可以推断大脑颞前点为癫痫患者的发病区。正常人和癫痫颞前点脑电的AR谱及FFT功率谱有明显差别，正常人额部枕部脑电的功率能量主要集中在10-12Hz，即α波段，只有很小一部分能量集中在0-5Hz；而癫痫患者颞前点脑电的功率能量主要集中在0-5Hz，即δ和θ波段，只有很小一部分能量集中在10-12Hz。结论及讨论(3)AR模型阶数的讨论应用最终预测误差准则（FPE），当阶次k由1增加时，FPE（k）将在某一个k处取得极小值，将此时的k定为最合适的阶次p。(4)脑电的AR谱与FFT功率谱图的对比FFT功率谱是每一个信号点求得的傅里叶变换，其功率谱是离散的，从图中我们可以看到它的谱值上下跳动很剧烈，方差性能不好，分辨率低，谱线不平滑。AR模型估计出的AR谱谱线平滑，分辨率高，方差性能得到改善。AR谱线能反映出FFT功率谱的趋势