Detrended Fluctuation Analysis of the Human EEG during Listening to Emotional Music

A nonlinear method named detrended fluctuation analysis （DFA） was utilized to investigate the scaling behavior of the human electroencephalogram （EEG） in three emotional music conditions （fear, happiness, sadness） and a rest condition （eyes-closed）. The results showed that the EEG exhibited scaling behavior in two regions with two scaling exponents β1 and β2 which represented the complexity of higher and lower frequency activity besides α band respectively. As the emotional intensity decreased the value of β1 increased and the value of β2 decreased. The change of β1 was weakly correlated with the ＇approach-withdrawal＇ model of emotion and both of fear and sad music made certain differences compared with the eyes-closed rest condition. The study shows that music is a powerful elicitor of emotion and that using nonlinear method can potentially contribute to the investigation of emotion.     

引入迁移学习的癫痫EEG信号自适应识别

在脑电图( EEG)信号识别中,EEG信号的采样环境、病人状态的多样性导致分类器训练所用的源域与分类器测试所用的目标域不匹配,分类器在目标域上表现不佳。为此,引入邻域适应策略,提出一种基于子空间相似度的改进主成分分析特征提取方法( SSM-PCA),在选择主成分时,考虑源域和目标域数据的几何和统计特性,并结合迁移学习分类器大间隔投射迁移支持向量机( LMPROJ),给出以SSM-PCA为基础的LMPROJ分类识别方法。实验结果表明,与结合PCA特征抽取技术和K近邻分类器实现的识别方法相比,该方法在识别正确率方面得到较大提升。     

基于部分相位同步的中少年脑电分析

应用一种基于部分相位同步的算法,该算法与双变量相位同步分析方法相比,在多变量非线性系统中能有效地推断直接耦合关系 还是间接耦合关系,因此,可以用此方法判定系统之间的耦合程度。首先把该方法应用于3个耦合的Rossler混沌系统中,仿真结果表明,部分相位同步方法能够准确地推断Rossl er系统之间的耦合关系。然后应用该方法对少年人脑电与中年人脑电进行分析,实验结果表明,少年人脑电耦合程度与中年人脑电耦合程度有显著的差异,说明部分相位同步算法可以作为区分中少年脑电信号的一个依据。     

基于Fisher判别法的脑电图数据分析的研究

目的本文通过对客观记录的受试者脑电图数据进行Fisher判别分析,判断其能否应用于脑电数据特征提取和分类决策。为脑电图研究的其它分析做基础分析。方法根据α波的强弱不同将21导电极分为四类,分别对63例正常状态下受试者21导联电极的脑电图数据进行Fisher判别分析,并利用误判率回代估计法检验判别准确率。数据处理和统计分析采用独立设计的脑电图分析工具箱和Fisher判别分析程序。结果表明对63例正常状态下受试者的脑电图数据进行Fisher判别分析,预测各电极分类准确率82.3%。结论Fisher判别法预测准确率较高,脑电特征(主要为α波)提取较为准确,能较好的应用于脑电数据特征提取和分类决策中,从而辅助脑电图的检查和定量分析,为脑电图的检验提供有效的分析手段。     

利用LS—SVM模块化决策系统求解EEG源参数

给定头皮脑电位的分布推算脑内电活动的源是脑电研究的一个重要的方面.研究涉及到信息科学、电磁场计算及生物医学工程等多个学科领域,其研究成果在神经疾病诊断、探索人的感觉和认知过程等方面具有蕈要意义.基于最小二乘支持向最机(LS-SVM)算法建立模块化决策系统,首先对脑电数据进行分类,然后依据分类结果提取数据样本,并建立回归模型,最后求解多种偶极子源参数.从而建立起头皮电压和脑电源参数之间的内在联系,为脑电动态分析提出一种实时的研究思路.计算机仿真计算结果证明了此方法的有效性.     

德州仪器为ECG和EEG量身打造全面集成的模拟前端

<正>当前,中国、美国等许多国家的医疗改革、人口老龄化以及个人对健康更加关注等因素都促进了医疗电子终端市场的发展。近日,德州仪器(TI)推出全面集成的模拟前端(AFE)系列首款产品ADS1298,以充分满足便携式与高端心电图(ECG)、脑电图(EEG)设备、患者监护以及消费医疗应用等需求。TI(上海)有限     

基于伪随机序列调制彩色视觉刺激的脑机接口

脑机接口（Brain-computer interface,BCI）是一种 新颖的人机交互方式,是通过人的大脑意图和计算机直接进行交流。本文提出了一种基于伪随机序列调制彩色视觉刺激,产生彩色瞬态视觉诱发电位（Chromatic transient visual evoked potential, CTVEP）的BCI系统设计与信号处理方法。根据视觉特性,彩色圆环的交替呈现与消失作为视觉刺激被证明更加舒适和安全。在本文研究中,屏幕上同时呈现36个 彩色圆环刺激,每个刺激的呈现与消失模式由相互正交的36个伪随机Gold序列中的唯一的一个给定。针对采集的枕区脑电信号,利用Gold序列的正交性,本文给出CTVEP的解码方法,通过匹配滤波判断被试注视的刺激图案。通过对20名被试的实验,给出了系统的识别准确率 ,验证了此系统在“翻译”被试选择时的可靠性。     

抑郁症患者静息态功能磁共振与睡眠结构研究

目的:研究抑郁症患者睡眠结构特征和静息态脑部活动特征。方法:选取首发单相抑郁症患者19例为病例组、体检健康者10例为对照组。两组均行静息态功能磁共振成像扫描(rfMRI)和睡眠脑电图检查,磁共振采用局部一致性法(ReHo)和低频振幅法(ALFF)分析,比较两组检查结果。结果:病例组睡眠潜伏期长于对照组,睡眠效率、N3期和REM期比例均低于对照组,N1、N2期比例高于对照组,比较差异均有统计学意义(P<0.05);与对照组相比,病例组左梭状回、左小脑后叶ReHo值降低,右顶上小叶、左楔前叶、右枕叶舌回ReHo值升高,右额叶直回、右枕叶舌回、左小脑后叶、右小脑前叶ALFF值降低,右楔叶ALFF值升高,比较差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:伴睡眠障碍的首发单相抑郁症患者存在多区域脑功能异常。