一、ZN系列脑电图/脑电地形图特殊故障一例（论文文献综述）
祁首铭[1]（2021）在《不同认知负荷下考虑驾驶人生理特征的行车风险辨识方法》文中认为驾驶安全一直是交通领域研究的热点问题。随着车联网与智能汽车的逐渐发展,车辆的安全性能越来越受到重视,由于目前短时间内很难实现全自动驾驶,必然会出现人机共驾这一混行场景,导致新的交通安全问题。为了提高道路安全水平,需要全面掌握驾驶人的生理特征、驾驶状态从而有效地辨识行车风险,在事故发生前进行有效预警并采取措施避免事故的发生,减少人员的伤亡和财产的损失。深入挖掘驾驶人生理特征进而有效辨识风险,有利于提高行车安全性,也可为完善驾驶辅助系统提供理论依据。本文设计了实车驾驶实验并采集到驾驶人的眼动、脑电特征指标和车辆运行指标数据。在驾驶过程中设计了不同难度的认知负荷任务,通过驾驶人在计算不同难度数学题的过程中产生的不同程度的认知负荷,实现正常驾驶状态与认知负荷任务下驾驶状态的对比。针对驾驶人的视觉特征,主要研究了不同认知负荷作用下驾驶人视觉注视与转移特征。运用熵值法宏观分析驾驶人的视觉注视特征;通过马尔科夫理论构建视线转移一步和二步转移概率矩阵,分析了驾驶人在正常驾驶状态和不同认知负荷下视线转移特征;总结出不同认知负荷作用下视觉与认知注意力之间的竞争关系,从视觉的角度对不同认知负荷下行车安全进行研究。针对驾驶人的脑电特征,将采集得到的脑电信号先经过独立成分分析去除眼电干扰,再采用连续小波变换进行信号分解与重组,得到五个不同频段的脑电信号。对不同驾驶状态下五个频率波段的幅值特征、显着性和信号复杂度进行研究,并通过功率谱密度绘制脑电地形图,研究各频率信号在不同认知负荷作用下脑电图分布规律、事件相关谱扰动和试次间相干指数。对各通道资源占用规律进行总结,从脑电的视角分析了认知负荷对行车安全的影响。基于脑电指标对驾驶人生理特征指数进行量化,通过门控循环单元网络模型对五个脑电指标进行训练,得到驾驶人的注意力指数和放松度指数作为生理特征量化指标。在模型的构建中,对超参数进行初步设定,通过对比不同激活函数、优化器优化算法、初始学习率和隐藏层神经元数目对模型进行优化。选取与所构建模型具有同结构和超参数的长短时记忆网络网络模型、循环神经网络模型以及优化后的随机森林模型进行对比,验证了构建模型的有效性,从而实现基于脑电信号对驾驶人生理特征的量化。最后综合考虑了车辆间的冲突风险和驾驶人自身生理特征诱发的行车风险并进行辨识。在车辆冲突风险的辨识方法中,通过VISSIM的场景校准与二次开发,匹配仿真实验环境与路试试验的交通环境,并利用多车运行数据的结果对智能驾驶人模型进行校准和参数标定,计算得到ITTC,作为车辆冲突风险的辨识指标。在由驾驶人自身生理特征引发的行车风险辨识中,将包括注意力指数、放松度指数、瞳孔直径等在内的六个因素作为风险辨识指标,应用模糊贝叶斯网络方法构建风险辨识模型。同时,论文还建立了针对上述两种类型风险的预警方案,可以有效地提高行车安全性。对行车风险进行有效辨识并预警,及时发现驾驶过程中可能存在的安全隐患,对于降低交通事故数量,提高我国道路交通安全水平,推动车内驾驶辅助系统应用方面具有重要的实践意义。同时研究的成果也可以为交通管理者提供政策和理论支持,对加强驾驶人相关管理具有重要应用价值。
谢静[2]（2021）在《单次间歇性θ脉冲刺激对2型糖尿病合并轻度认知功能障碍听觉诱发电位P300和脑电活动的影响》文中提出目的:研究单次间歇性θ脉冲刺激对2型糖尿病合并轻度认知功能障碍患者听觉诱发电位P300潜伏期与振幅的影响,以及对静息脑电图频率谱、频率比的影响。为间歇性θ脉冲刺激治疗2型糖尿病合并轻度认知功能障碍患者的认知功能提供理论基础。方法:将40例2型糖尿病合并轻度认知功能障碍患者随机分为真刺激组（n=20例）和假刺激组（n=20例）。真刺激组刺激部位为左侧背外侧前额叶皮质,线圈平面与头皮相切呈45°夹角,手柄向后。采用丛间频率5Hz,丛内频率50Hz,每10s刺激2s,间歇8s,在每200ms施加3个50 Hz的脉冲刺激,其中每20ms发出一次脉冲。总共190s（600个脉冲）,刺激强度为80%静息运动阈值。假刺激组仅将线圈垂直于刺激部位,刺激不穿过颅骨,余参数同真刺激组。每位患者首先接受5min静息脑电图、听觉诱发事件P300测试并同步记录脑电图,再用单脉冲测量静息运动阈值,两组分别以80%阈值的强度进行真或假的间歇性θ脉冲刺激,刺激后再次记录5min静息脑电图、听觉诱发事件P300测试。结果:间歇性θ脉冲刺激干预后,真刺激组患者Pz、Cz的P300潜伏期分别为（304.60?28.57）ms、（295.80?26.12）ms,与刺激前相比缩短（62.60?12.73）ms,（77.80?13.85）ms,差异均有显着统计学意义（P<0.001）;与假刺激组刺激后（355.00?56.74）ms,（334.60?58.63）ms比较差异有统计学意义（P=0.002,P=0.035）。两组组间差值比较显示中央区（Cz）潜伏期的差异有统计学意义（P=0.002）。间歇性θ脉冲刺激干预后,假刺激组干预前后各电极通道各频段的绝对功率无显着性差异。而真刺激组干预后,与刺激前相比,T7和CP6通道的β频段绝对功率显着增高,分别为（45.83?8.28）μV2、（39.84?11.10）μV2,具有统计学意义（P=0.04）。真刺激组干预后T7通道的（δ+θ）/（α+β）频率比较干预前显着降低,具有统计学意义（P=0.04）。且经多因素回归分析发现,受试者的性别、年龄、体重指数和病程与绝对功率的变化无统计学意义（P>0.05）。结论:单次间歇性θ脉冲刺激作用于2型糖尿病合并轻度认知功能障碍患者,可使其听觉诱发电位Pz、Cz的P300潜伏期缩短,提高患者反应速度。单次间歇性θ脉冲刺激干预后,可提高2型糖尿病合并轻度认知功能障碍患者颞区T7和CP6通道β频段的绝对功率,并降低T7通道低频（δ+θ）与高频（α+β）的频率比。i TBS通过影响2型糖尿病合并轻度认知功能障碍患者的认知加工过程,从而改善认知功能。
刘艳玉[3]（2021）在《调节功能异常者与正常者在反转拍刺激下脑电信号的对比分析》文中研究表明目的:随着信息化的飞速发展,电子产品的使用遍布工作、学习、生活的各个方面,视觉负荷不断增多,同时人们卫生健康水平的不断提高,加之眼视光学亚专业被认识并逐步发展,调节功能异常的发病率、就诊率呈上升趋势,这种功能性眼病症状明显,严重影响人们的生活质量,降低学习、工作效率。但由于调节功能异常无眼部器质性病变,诊断主要依据患者临床症状及视功能检查结果,主观性较强且诊断及训练治疗需要临床亚专科医生投入大量的时间及精力,临床上并未全部开展,目前该患者群体并未得到完全充分治疗,因此为了进一步认识这种疾病,我们另辟蹊径,从脑电信号的角度探讨该疾病的特征。通过给予调节功能异常者和正常对照者两组人群反转拍刺激,同时采集两组人群脑电信号,采用小波时频分析的方法比较分析调节功能异常者与正常对照者脑电信号的差异,试图为调节功能异常的临床快速客观诊断而奠定基础。方法:收集2020年9月—2020年12月就诊于大连医科大学附属第一医院眼科视光门诊的调节功能异常患者10例,招募10例无任何视觉症状的正常人作为对照者,分别给予每个人反转拍刺激1分钟,同时采用32导Brain Products电极帽（eego TMmylab）记录脑电信号,针对这1分钟反转拍刺激实验数据,进行预处理、时频分析;对最中间连续2个翻转反转拍过程（分别为+2.00D镜片1次、﹣2.00D镜片1次）的EEG数据进行小波时频变换;采用小波时频分析计算各个节律（Delta、Theta、Alpha和Beta）的相对能量。比较分析调节功能异常者与正常对照者脑电信号的差异。结果:0.5s内正常者与调节功能异常者脑电特征存在明显差异:脑地形图:正常人视觉调节时,大脑枕顶区及部分前额区有明显激活现象,而相比之下,患者脑地形图表现不活跃,大部分脑区为去激活;时频分析:患者较之于正常人活跃程度较低,与脑地形图分析结果一致;各节律相对能量的变化:两组实验人员的脑电的Alpha波和Beta波在调节时,有较大峰值出现,患者与正常人Beta频带能量占比（Beta频带能量/各频带总能量）有显着差异p=0.005（P<0.01）,Alpha、Theta、Delta频带无统计差异;行为学数据:正常人的翻转次数明显多于调节功能异常者,两组被试在1分钟内的翻转次数有显着性差异p=0.0404（p<0.05）。结论:0.5s以内正常人与调节功能异常者的脑电特征有明显的差异,正常人Beta频带能量占比（Beta频带能量/各频带总能量）更高,大脑在视觉调节过程中更加活跃和兴奋,且活跃位置位于枕顶区及前额区。正常人调节功能整体比调节功能异常者强、且视觉调节过程中大脑枕顶区及部分前额区发挥重要作用,Beta节律参与到调节活动过程中。该研究通过对脑电信号的分析,也有助于对大脑视觉调节机制的进一步研究并且为调节功能异常的快速客观诊断提供新思路而奠定基础。
王琴[4]（2020）在《基于ThinkGear ASIC芯片的脑电信号实时3D显示软件设计》文中指出脑电信号包含了运动、语言和思维意识等丰富的大脑信息,反映着人的情绪、警觉度等生命体征状态。随着脑电技术和软件技术的进步,脑电软件处理平台发展迅猛。目前市面上的脑电软件处理平台对脑电信号的提取和分析都较为准确,满足了科研人员的使用要求,但是在脑电信号实时显示处理方面进程缓慢。为了进一步提高脑电处理系统的实用价值,改进其实时性就显得尤为重要。本论文设计了一个基于Think Gear ASIC芯片的脑电信号实时3D显示软件平台并配合高效的算法来实现对用户情绪的识别。本系统由采集系统和显示平台两大部分组成。其中,显示平台使用Qt中的Q3DSurface类渲染了3D脑电信号曲面图,该类使开发人员能够渲染多种绘制模式和阴影的3D曲面图并可以通过自由旋转场景来查看它们,将原始脑电数据转化为简单易懂的图文数据。本文主要工作如下:（1）基于Qt软件设计了脑电信号的显示平台。通过快速傅里叶变换测定原始脑波,以三维的形态体现出功率谱,使用户可以根据频率看出脑波的特性,对于各支点,可以看出频率和强弱值,可读性高,可以轻易地把握脑波的特性。（2）在脑电信号的显示平台配合高效的算法来实现对用户情绪的识别。本文将算法划分为三个步骤:第一步是去噪处理,利用滤波器处理和采用双树复小波包算法对脑电信号进行分解和重构的方法,从时域和频域消除噪声信号;第二步是特征提取,求重构信号的样本熵并构造特征样本作为支持向量机分类模型的输入;第三步是训练分类器,建立支持向量机分类器对特征样本进行分类。（3）优化了支持向量机分类器。针对支持向量机的参数选取没有固定方法而导致情绪分类的准确性降低的问题,结合变网格搜索法和量子粒子群的混合算法（Variable Grid SearchQuantum Particle Swarm Optimization,简称VGS-QPSO）对支持向量机的参数进行寻优,大幅度提高了支持向量机参数寻优的效率和精度。
王祥[5]（2020）在《渐进低负荷肌肉收缩模式下脑肌电耦合性研究》文中研究说明人体是一个复杂的生理系统,是一个跨越多尺度时空进行交互作用的复杂结构。运动神经系统通过生物电信号传递运动控制信息,该信号可以反映多层次的皮质-肌肉功能耦合的连接信息。当大脑中的运动中枢发出激活某块目标肌肉的指令,然后该指令以生物电信号的形式,通过神经中枢到达目标肌肉,引起目标肌肉的收缩运动,同时该目标肌肉就像一个传感器一样,采集外界环境中的信息,再处理成为各种电信号,通过神经中枢返回给大脑,大脑综合判断这些信息,再发出指令,从而精准的完成目标动作。在肢体运动的过程中,电信号在大脑,中枢神经系统和肌肉组成的回路中流动,这表明脑电信号和肌电信号存在一定的因果关系。本文主要基于低强度渐进负荷下肌肉静态收缩时产生的脑电信号和肌电信号的特征进行采集提取分析,同时设置主动屈腕实验加以对照。研究不同运动模式下大脑和肌肉之间的耦合性关系。具体工作如下:（1）为了研究大脑和肌肉的耦合性.,设计低强度渐进负荷下肌肉静态收缩的实验范式和主动屈腕实验范式,搭建实验平台,选取C3导联通道脑电信号和右手手臂的屈腕肌和指浅屈肌的肌电信号采集实验所需数据。采用自适应陷波器和滤波器的方法进行去噪,除去了工频干扰和高频噪声,获得较为纯净的脑电和肌电信号。（2）对经过预处理的脑电信号和肌电信号,进行变分模态分解,分别得到各自的本征模态函数;分别将脑电信号和肌电信号的本征模态送入传递熵计算模型,并以不同的时间尺度分割实验进程,绘制传递熵变化折线图。（3）从传递熵值中,发现脑电信号和肌电信号耦合发生的主要频段是β频段;从传递熵折线图中发现随着负荷的改变,大脑和肌肉耦合的程度也会发生变化。本文的研究成果,对后续的人工智能、康复医学、脑认知科学领域的进一步研究提供了一定了理论和实验基础,为进一步研究大脑控制运动做了准备,具有理论和实际应用的双重价值。
翁柠[6]（2020）在《卒中后认知障碍与钙稳态调节相关性及益脑护脉方的作用及机制研究》文中研究说明研究一PSCI患者认知功能、中医证候要素与钙稳态调节的相关性研究目的:卒中后认知功能障碍（post-stroke cognitive impairment,PSCI）是脑卒中后最为常见的并发症之一,其中包括像卒中后认知障碍非痴呆（post-stroke cognitive impairment no dementia,PSCIND）和卒中后痴呆（post-stroke dementia,PSD）等不同程度的认知障碍。如何进一步探索PSCI的机制及早期、有效防治PSCI是目前我们急需解决的重要医疗问题。本课题基于钙稳态调节机制,通过研究卒中后认知功能障碍与钙稳态调节因子的相关性、PSCI患者中医证候要素分布情况及其与卒中后认知功能障碍严重程度关系、PSCI患者中医证候要素与钙稳态调节因子的相关性,初步探讨PSCI及其中医病机“水不涵木、肝风内动、痰瘀互结”与钙稳态调节之间的相关性。方法:纳入2019年1月至2020年7月广州中医药大学第二附属医院脑病专科门诊和贵州中医药大学第二附属医院神经内科住院及门诊的缺血性卒中后认知障碍患者110例为PSCI观察组（其中根据认知障碍的程度再细分为PSCIND组80例,PSD组30例）,另招募30例缺血性卒中后无认知障碍患者为对照组。1.对比观察组与对照组之间的病历资料,包括年龄、性别、受教育程度、饮酒史、吸烟史,是否患有冠心病、糖尿病、高血压及高脂血症,比较颈部血管斑块情况、骨密度及钙稳态调节因子甲状旁腺激素（parathyroid hormone,PTH）、1,25-羟维生素D、血钙水平及美国国家卫生院脑卒中量表（National Institute of Health Stroke Scale,NIHSS）评分。2.分析PSCI患者钙稳态调节因子PTH、1,25-羟维生素D、血钙水平与国际公认且通用的能够反映认知功能的简易智能精神量表（Mini-Mental State Examination,MMSE）以及蒙特利尔认知评估量表（Montreal cognitive assessment,Mo CA）分数的相关性,采用多重线性回归分析影响MMSE、Mo CA分数的因素。3.根据中医证候要素量表对观察组进行包括肾虚、脾虚、气虚、血虚、阴虚、阳虚、髓减、阳亢、内热、痰浊、血瘀共11个证候要素进行评分,统计中医证候要素分布情况。4.分别分析PSCI、PSCIND、PSD患者中医证候要素与MMSE、Mo CA分数的相关性;采用多重线性回归分析PSCI组影响MMSE、Mo CA分数的相关中医证候要素。5.分析PSCI患者中医证候要素与钙稳态调节因子的相关性。结果:1.PSCI观察组与对照组之间的病历资料比较,PSCI组1,25-羟维生素D、血Ca水平均低于对照组,差异有统计学意义（P<0.05）。2.Spearman相关性分析结果提示PSCI组患者钙稳态调节因子PTH与MMSE、Mo CA分数呈负相关关系（rs=-0.494,P<0.001;rs=-0.572,P<0.001）;1,25-羟维生素D与MMSE分数呈正相关关系（rs=0.586,P<0.001）;1,25-羟维生素D、血Ca与Mo CA分数呈正相关关系（rs=0.496,P<0.01;rs=0.204,P=0.032<0.05）。3.多重线性回归分析结果提示随着1,25-羟维生素D水平增高,MMSE分数也随之增高（B=0.111,P=0.017）。随着NIHSS评分、PTH水平增高,Mo CA分数越低（B=-0.57,P<0.001;B=-0.052,P<0.001）;随着受教育程度增高,Mo CA分数越高（B=0.853,P=0.029）。4.PSCI组中医证候要素频数排序前几位分别是痰浊（61次,55.45%）,血瘀（56次,50.9%）,阳亢（43次,39.09%）,肾虚（35次,45%）。PSCIND组频数排序前几位分别是痰浊（49次,61.25%）,血瘀（43次,53.75%）,阳亢（31次,38.75%）;PSD组频数排序前几位分别是肾虚（17次,56.66%）,阴虚（13次,53.33%）,血瘀（13次,43.33%）。PSCIND组证候积分较高的是痰浊、阳亢、血瘀;PSD组积分较高的是肾虚、阴虚、髓减、血瘀。5.Spearman相关性分析结果提示PSCI组中医证候要素痰浊、髓减、阳亢、血瘀与MMSE分数均呈负相关（rs=-0.268,p=0.005;rs=-0.235,P=0.013;rs=-0.206,P=0.031;rs=-0.330,P<0.001）;而痰浊、肾虚、髓减、血瘀与Mo CA评分均呈负相关（rs=-0.202,P=0.034;rs=-0.232,P=0.015;rs=-0.237,P=0.012;rs=-0.334,P<0.001）;其中血瘀与MMSE、Mo CA分数相关性最显着。多重线性回归分析结果提示髓减、血瘀与MMSE、Mo CA分数存在线性相关性,随着髓减、血瘀积分越高,MMSE、Mo CA分数越低（B=-0.319,P<0.001;B=-0.100,P=0.017;B=-0.268,P<0.001;B=-0.094,P=0.010）。6.亚组Spearman相关性分析提示,PSCIND组痰浊、阳亢、血瘀与MMSE、Mo CA分数呈负相关（rs=-0.639,P<0.001;rs=-0.526,P<0.001;rs=-0.445,P<0.001;rs=-0.499,P<0.001;rs=-0.458,P<0.001;rs=-0.404,P<0.001）;PSD组痰浊、肾虚、髓减、血瘀与MMSE分数负相关（rs=-0.550,P=0.002;rs=-0.416,P=0.022;rs=-0.385,P=0.036;rs=-0.510,P=0.004;）,PSD组痰浊、肾虚、血瘀与Mo CA评分均呈负相关（rs=-0.634,P<0.001;rs=-0.610,P<0.001;rs=-0.794,P<0.00）。7.PSCI组中医证候积分与钙稳态调节因子相关性分析,结果提示痰浊、阳亢、血瘀与PTH水平呈正相关（rs=0.545,P<0.001;rs=0.371,P<0.001;rs=0.614,P<0.001）,与1,25-羟维生素D水平呈负相关（rs=0.844,P<0.001;rs=-0.605,P<0.001;rs=-0.737,P<0.001）。而肾虚、髓减、血瘀与血Ca水平均呈负相关（rs=-0.233,P=0.003;rs=-0.226,P=0.018;rs=-0.293,P=0.002）。结论:1.缺血性卒中后认知障碍与钙稳态调节密切相关,呈现出随着钙稳态调节因子PTH水平升高、1,25-羟维生素D水平下降,而认知功能下降的趋势。1,25-羟维生素D水平降低、PTH水平升高可能是缺血性卒中后认知障碍的潜在核心因素。血钙与缺血性卒中后认知功能障碍之间没有显着相关性。2.痰浊、血瘀、阳亢、肾虚是缺血性PSCI患者的主要中医证候要素,痰浊、阳亢、血瘀是缺血性PSCIND的主要证候要素,肾虚、阴虚、血瘀、髓减是缺血性PSD的主要证候要素,其积分与卒中后认知障碍具有密切相关性,可反映缺血性卒中后认知功能障碍的严重程度。而血瘀可能是缺血性卒中后认知功能障碍的核心危险要素。3.痰浊、阳亢、血瘀积分与PTH呈正相关,与1,25-羟维生素D水平呈负相关,而肾虚、髓减、血瘀积分与血Ca水平呈负相关,PSCI病机“水不涵木,肝风内动,痰瘀互结”与钙稳态调节具有密切相关性。研究二益脑护脉方干预缺血性PSCIND患者钙稳态调节及认知功能的临床研究目的:本研究通过观察缺血性PSCIND患者治疗前后认知功能、神经功能及日常生活能力、脑电图及钙稳态调节因子的变化,探讨益脑护脉方治疗缺血性PSCIND患者的临床疗效及可能的作用机制。方法:纳入2019年4月至2020年5月贵州中医药大学第二附属医院神经内科住院及门诊符合缺血性PSCIND诊断及纳入标准,中医辨证为肝阳上亢、痰浊阻窍或瘀血阻络的患者62例,根据随机数表法将患者随机分为试验组和对照组。对照组:盐酸多奈哌齐片,口服,每日1次,每次5mg,1月后改为10mg,每日一次。试验组:益脑护脉方,川芎15g（折合颗粒3.13g）、天麻12g（折合颗粒2.4g）、石菖蒲12g（折合颗粒1g）、益智仁10g（折合颗粒0.6g）,每次1袋,日3次,温开水冲服。治疗疗程3个月。在入组第1天治疗前及治疗3月后分别评定中医证候积分、NIHSS分数、日常生活活动能力（Activities of Daily Living Scale,ADL）分数及MMSE、Mo CA分数;观察两组治疗前后钙稳态调节因子PTH、1,25-羟维生素D、血钙水平变化,观察肝肾功等血液学指标及脑电图变化。通过比较治疗前后上述指标两组组间变化以及组内前后自身变化,探讨益脑护脉方对缺血性PSCIND患者临床疗效及可能的作用机制。结果:1.治疗前两组NIHSS评分比较,无明显差异（P>0.05）,两组治疗前评分具有可比性;治疗后两组评分均较治疗前下降,差异具有统计学意义（P<0.01）。两组治疗后评分比较,无明显差异（P>0.05）。2.治疗前两组ADL评分比较,无明显差异（P>0.05）,两组治疗前评分具有可比性;经过治疗后,两组ADL评分均较治疗前明显下降,差异具有统计学意义（P<0.001）。两组治疗后评分比较,差异无明显统计学意义（P>0.05）。3.两组治疗前的MMSE评分比较,无明显差异（P>0.05）,具有可比性;治疗后MMSE评分均较治疗前升高,差异具有统计学意义（P<0.001）。两组治疗后MMSE评分比较,无明显差异（P>0.05）。4.两组治疗前的Mo CA评分比较,差异无统计学意义（P>0.05）,两组经过治疗后Mo CA评分均较治疗前升高,差异有统计学意义（P<0.001）。两组治疗后Mo CA评分比较,差异无统计学意义（P<0.05）。5.治疗前两组患者在执行能力、视空间能力、注意力、语言、记忆力等认知域评分比较中差异均无统计学意义（p>0.05）,具有可比性。通过治疗后两组在执行能力、视空间能力、注意力、记忆力评分均较前治疗前明显升高,差异均有统计学意义（P<0.05）。在语言能力方面,治疗后对照组较治疗前语言评分,差异无统计学意义（P>0.05）;试验组治疗后较治疗前语言评分增高,差异有统计学意义（P<0.05）。6.治疗前两组脑电图异常情况比较无明显差异（P>0.05）,治疗后两组均较治疗前明显改善,差异有统计学意义（P<0.05）。治疗后两组脑电图异常情况比较,差异无统计学意义（P>0.05）。7.治疗前两组PTH、1,25-羟维生素D、血钙水平比较,差异均无统计学意义（P>0.05）,治疗后两组PTH水平均较治疗前下降,差异有统计学意义（P<0.05）;治疗后两组1,25-羟维生素D、血钙水平均较治疗前升高,差异有统计学意义（P<0.05）。治疗后两组PTH、1,25-羟维生素D、血钙水平比较,差异均无统计学意义（P<0.05）。8.在中医证候改善方面,经治疗后试验组总有效率为93.75%;对照组总有效率为73.33%,差异有统计学意义（P<0.05）。结论:1.益脑护脉方可明显改善缺血性PSCIND患者日常生活能力、神经功能及脑电图异常情况;可明显改善缺血性PSCIND患者认知功能,在改善执行能力、视空间能力、注意力、记忆力等认知域,临床疗效与多奈哌齐相当,但在改善语言能力方面,益脑护脉方明显优于多奈哌齐。2.在中医证候改善方面,对于肝阳上亢、痰浊阻窍和瘀血阻络型PSCIND患者,益脑护脉方改善中医证候疗效明显优于多奈哌齐组。3.治疗后试验组PTH下降,1,25-羟维生素D、血钙升高,差异具有统计学意义,说明益脑护脉方可能通过调节缺血性PSCIND患者钙稳态,保护脑细胞,改善认知功能。
肖晓琳[7]（2020）在《基于微弱事件相关脑电特征的脑—机编解码关键技术及应用研究》文中研究表明脑-机接口（Brain-computer interface,BCI）作为人脑和输出设备间直接的控制和交流通路,可为大脑提供全新的对外信息交互方式。基于事件相关电位（Event-related potential,ERP）的BCI系统是目前交互速度最快、信息传输速率最高的BCI系统。然而,受ERP响应幅值低、信噪比弱的限制,目前仍难以实现基于ERP-BCI的自然、高效编解码,也阻碍了BCI技术走向实用化的进程。针对上述问题,研究围绕发展新型编码范式、设计稳定解码算法和开发交互友好的BCI系统三个方面展开,探究基于微弱事件相关脑电特征的脑-机编解码关键技术及应用。针对ERP-BCI多依赖视觉强刺激、可编码特征受限的问题,设计实施了4种刺激参数下非对称视觉诱发电位（Asymmetric visual evoked potential,a VEP）的特征诱发实验,厘清了a VEP的时-空多维神经响应特性,据此开发了空-码分多址（Space-code division multiple access,SCDMA）混合编码范式,设计实施了7种空间编码下的a VEP-BCI实验,通过分析a VEP的多维特性、计算a VEP的识别正确率、对比受试者的评分量表等方式,确定了远离中央视野、分类效果更好、舒适性更高的视觉刺激参数和基于SCDMA的最优编码范式。针对ERP特征噪声强、范围广、差异大导致解码效率低的问题,设计实施了多种ERP特征的诱发实验,结合判别模式空间滤波和典型模式匹配开发了一种通用型解码算法——判别典型模式匹配（Discriminative canonical pattern matching,DCPM）,将该算法应用于5种ERP数据集（a VEP、P300、EPFL、RSVP、m VEP）的单试次特征分类识别,同时对比了7种经典ERP解码算法,结果表明DCPM在所有测试数据集中的分类效果均优于其他算法,且在小样本条件下优势更加明显,证明DCPM鲁棒性高、泛化性强、可有效提升ERP-BCI的个体内解码效率。针对部分ERP响应极性变化大、个体差异性大导致解码效率低的问题,设计实施了大样本ERP特征诱发实验,利用向前/向后逐步回归和线性判别思想开发了一种可用于个体内和跨个体识别的ERP解码算法——多窗口判别欧式模板匹配（Multi-window discriminative Euclidean pattern matching,MWDEPM）,将该方法应用于2种ERP特征（P300、Err P）的分类识别,并基于多人数据建立了不同ERP特征的跨个体通用模型,结果表明MWDEPM的个体内和跨个体识别效果均优于DCPM算法,其中P300字符识别的个体内和跨个体正确率平均提升了8.18%和3.65%,证明MWDEPM可进一步提升ERP特征的个体内/跨个体解码效率。针对ERP-BCI多采用显性脑电特征、难以识别和应用极微弱特征的问题,设计实施了3种ERP特征（a VEP、P300、SSVEP）的诱发实验和基于a VEP的脑-机字符拼写离线/在线实验,利用视网膜-皮层映射图定量对比了不同ERP特征的视觉资源占用情况,设计了可提升微弱脑电特征信噪比、适用于a VEP特征识别的多模板匹配解码算法,建立了基于周围视野弱刺激的脑-机字符拼写系统,系统在线信息传输速率可达63.33bits/min,实现了对亚微伏级极微弱a VEP特征（<1μV）的识别与应用。综上,研究开创了一种利用多维脑电特征的弱刺激型BCI编码范式,提出了一种基于空间滤波和特征增强的新型BCI解码思路,设计实施了多种ERP特征的诱发与应用实验,通过定性分析和定量对比证明了编码范式的高舒适性和解码算法的强鲁棒性,最终形成了一套可应用于事件相关脑电响应的新型脑-机编解码方法,相关成果有效提升了ERP-BCI的编解码效率,为研发新一代BCI技术并实现其应用转化开辟了新路径、提供了新方法。
刘畅[8]（2020）在《大鼠出生前暴露1800MHz和WiFi电磁场对其生长发育及脑电位的影响》文中研究表明[目 的]探讨1800 MHz和WiFi射频电磁场出生前暴露对仔鼠生长发育及脑电位的影响。[方 法]健康7周龄SPF级Wistar大鼠36只,其中雌鼠24只,雄鼠12只,适应环境两周后,雌雄鼠以2:1 比例进行合笼交配后,将孕鼠随机分为三个实验组和三个对照组,每组4只。实验组为1800 MHz暴露组、WiFi暴露组、1800MHz+WiFi暴露组三组,各实验组分别设置虚拟暴露作为对照组,功率密度为1.0 mW/cm2。暴露时间从孕0天至20天,每晚20:00到次日晨8:00。暴露期间动物自由饮水和饮食,且温度、湿度等环境背景条件稳定。暴露完成后,待孕鼠产下仔鼠,观察并测量其生长发育指标,21天后进行断奶训练,待仔鼠长至十周龄每组随机抽取12zz只仔鼠测脑电图,随后立即腹主动脉采血,用电感耦合等离子体质谱仪法测量血清中锌、铜、铁、锰微量元素的含量。[结 果]1.生长发育指标:三组暴露组与对照组体重比较均有统计学差异,且暴露组的体重均小于对照组;1800 MHz+WiFi暴露组和WiFi暴露组比较,体重和睁眼天数均有差异（P<0.05）,且1800 MHz+WiFi暴露组体重小于WiFi暴露组,睁眼天数较WiFi暴露组延长;其他生长发育指标均无统计学差异。2.脑电图实验:（1）总功率:1800 MHz+WiFi暴露组的脑电图总功率与对照组和WiFi暴露组比较有差异（P<0.05）,且1 800 MHz+WiFi暴露组的脑电图总功率高于对照组和WiFi暴露组。（2）6个频带的平均功率:1800 MHz+WiFi暴露组α1频带、θ频带、δ频带平均功率与对照组比较有统计学差异（P<0.05）,且较对照组呈现增高的趋势;1800 MHz+WiFi暴露组θ频带平均功率高于1800 MHz暴露组,δ频带平均功率高于WiFi暴露组;其他频带无统计学差异。（3）6个频带C3侧绝对功率:1800 MHz+WiFi暴露组θ频带、δ频带绝对功率值与对照组比较有统计学差异（P<0.05）,且较对照组呈现增高的趋势;且1800 MHz+WiFi暴露组的θ频带的绝对功率值高于1800 MHz暴露组,α2频带、δ频带绝对功率值高于WiFi暴露组;其他频带无统计学差异。（4）6个频带C4侧绝对功率:δ频带1800 MHz+WiFi暴露组和对照组比较,P<0.05,差异有统计学意义,且C4侧1800 MHz+WiFi暴露组δ频带绝对功率值高于对照组;其他频带无统计学差异。3.血清微量元素:1800 MHz+WiFi暴露组锌元素含量低于对照组,铜元素、铁元素含量较对照组呈现增高的趋势（P<0.05）,且1800 MHz+WiFi暴露组铜元素含量高于1800 MHz暴露组（P<0.05）;三组暴露组的锰元素与对照组比较均有统计学差异,且含量均高于对照组（P<0.05）。[结 论]本实验条件下:1.1800 MHz射频场、WiFi射频场及1800 MHz与WiFi叠加射频场暴露导致仔鼠体重下降;1800 MHz与WiFi叠加射频场暴露导致仔鼠的睁眼天数延长。2.1800 MHz与WiFi叠加射频场暴露导致仔鼠海马脑电位总功率、快波频带（α频带）、慢波频带（θ频带、δ频带）呈现增高的趋势。3.1800 MHz与WiFi叠加射频场暴露导致仔鼠血清微量元素锌元素含量降低,铜、铁元素均呈增高趋势;且1800 MHz射频场、WiFi射频场及1800 MHz与WiFi叠加射频场暴露导致仔鼠血清锰元素含量呈增高趋势。
王龙强[9]（2019）在《基于EMD的混合脑电特征提取算法研究及优化》文中指出脑-机接口技术实现了大脑意识与外部设备直接相连,不仅对于残疾人有很大的帮助,对于正常人的生活娱乐也有诸多益处,是现如今研究的热点。由于大脑意识可以经由脑电信号表征出来,所以对于脑电信号的研究也已经日益加深,但由于脑电信号的复杂性,意识特征并不能很明显的表现出来,因此就需要更有效的特征提取和特征分类识别手段,而本文对于经验模式分解算法的研究与优化也就有非常重要的意义。论文首先对脑电信号进行了详细的阐述,并对脑机接口和脑电信号特征提取方法的发展研究进行了简要说明,在此基础上着重针对脑电信号的多种经典分析方法进行了阐述。针对经验模式分解算法只有频域信息,缺少空间域信息的问题,论文提出了一种经验模式分解结合公共空间模式算法的特征提取方法,并且在公共空间模式算法之前还加入了最优波长滤波操作,使用支持向量机作为分类器,9位受试平均分类正确率为92.9%,其中,最高的达到94.8%;针对经验模式分解算法中的一个弊端--端点效应问题,论文提出了基于多项式的改进经验模式分解算法。将该算法应用于脑电信号分解中,由分解结果可知,改进后的经验模式分解算法能够更有效的解决端点效应问题;针对经验模式分解算法的的另一个弊端--模态混叠问题,论文提出了基于特定频带的改进集合经验模式分解算法。将该算法应用于脑电信号,并将之与经验模式分解和集合经验模式分解算法的分解结果进行对比,改进后的集合经验模式分解可以更加有效的解决模态混叠问题。
张松志[10]（2019）在《基于脑机接口的护理床脑控方法研究》文中研究表明本文以基于脑机接口的护理床脑控方法为研究对象,对其预处理、特征提取及识别等理论方法进行研究,并将脑机接口中的稳态视觉诱发电位作为护理床控制量,构建了基于稳态视觉诱发电位的护理床脑控系统。主要创新点如下:（1）提出了护理床脑控方法的稳态视觉诱发电位刺激范式。通过分析实验数据,根据10-20国际电极放置标准确定了稳态视觉诱发脑电采集电极准确放置点,并针对传统视觉刺激器诱发率低、易导致人眼视觉疲劳等缺陷,进行了黑色背景下不同颜色闪光刺激和图形刺激的对比实验,通过分析实验结果,确定采用棋盘格视觉刺激模式作为稳态视觉诱发电位刺激器的刺激模式。（2）针对硬阈值函数去噪后小波系数在阈值处不连续以及软阈值函数去噪后小波系数与真实小波系数之间存在恒定偏差的问题,提出一种改进的阈值函数用于小波阈值去噪。通过该阈值函数去噪后的小波系数与真实小波系数之间的偏差逐渐减小且逼近真实小波系数,采用该阈值函数对脑电信号进行去噪,提高了脑电信号的信噪比。（3）针对人工鱼群算法寻优过程中前期收敛速度快后期下降且易陷入局部最优等问题,提出一种改进的人工鱼群算法,并利用该算法对BP神经网络进行优化,得到基于改进人工鱼群算法的BP网络模型,进而解决了BP神经网络随机选取初始值的问题,并实现全局优化。通过构建完整的护理床脑控系统,实现对上述理论方法的验证。实验表明:采用改进的人工鱼群算法优化后的BP网络对脑电信号进行特征识别,相比于基本BP网络和传统人工鱼群算法优化的BP网络,识别率分别提高了4.7%和2.2%;护理床脑控系统对护理床控制指令的正确识别率达到88.89%以上,且每个控制指令诱发操作时间小于8s,证明了本文所提出算法的正确性以及所构建系统的可靠性。
二、ZN系列脑电图/脑电地形图特殊故障一例（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、ZN系列脑电图/脑电地形图特殊故障一例（论文提纲范文）
（1）不同认知负荷下考虑驾驶人生理特征的行车风险辨识方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 驾驶人视觉特征 |
| 1.2.2 驾驶人脑电特征 |
| 1.2.3 认知负荷与行车风险 |
| 1.2.4 行车风险辨识方法 |
| 1.2.5 研究现状综述 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 试验设计与数据处理 |
| 2.1 试验方案 |
| 2.1.1 试验人员 |
| 2.1.2 试验设备 |
| 2.1.3 试验路线 |
| 2.1.4 试验流程 |
| 2.1.5 认知负荷试验设计 |
| 2.2 数据处理 |
| 2.2.1 车辆运行指标 |
| 2.2.2 视觉特征指标 |
| 2.2.3 脑电特征指标 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 不同认知负荷下驾驶人注视与转移特征 |
| 3.1 注视兴趣区与注视目标划分 |
| 3.2 基于信息熵的视觉注视特征 |
| 3.2.1 信息熵计算方法 |
| 3.2.2 视觉注视特征 |
| 3.3 基于马尔科夫的视线转移特征 |
| 3.3.1 马尔科夫视线转移过程 |
| 3.3.2 不同认知负荷下视线转移特征 |
| 3.3.3 基于视觉的不同认知负荷对行车安全影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 不同认知负荷下驾驶人脑电频谱特征 |
| 4.1 脑电信号去噪 |
| 4.1.1 ICA去除眼电干扰 |
| 4.1.2 连续小波变换下信号分解与重组 |
| 4.2 不同频率脑电信号时频规律 |
| 4.2.1 脑电信号幅值特征 |
| 4.2.2 不同认知负荷下脑电信号显着性分析 |
| 4.2.3 基于改进多尺度样本熵的脑电信号复杂度分析 |
| 4.3 不同认知负荷下脑电图分布特征 |
| 4.3.1 不同频率信号功率谱特征规律 |
| 4.3.2 不同频率信号脑电地形图分布规律 |
| 4.3.3 基于脑电的不同认知负荷对行车安全影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于脑电信号的驾驶人生理特征指数量化 |
| 5.1 指数量化模型选取 |
| 5.1.1 循环神经网络模型 |
| 5.1.2 长短时记忆网络模型 |
| 5.1.3 门控循环单元网络模型 |
| 5.2 指数量化模型网络构建 |
| 5.2.1 指数量化模型网络结构 |
| 5.2.2 指数量化模型超参数设定 |
| 5.3 指数量化模型训练 |
| 5.3.1 不同激活函数对比 |
| 5.3.2 不同优化算法对比 |
| 5.3.3 不同初始学习率对比 |
| 5.3.4 不同隐藏层不同神经元数目对比 |
| 5.4 指数量化模型有效性验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 考虑驾驶人生理特征的行车风险辨识 |
| 6.1 基于IDM模型的车辆冲突风险辨识 |
| 6.1.1 VISSIM场景校准与二次开发 |
| 6.1.2 IDM模型与参数标定 |
| 6.1.3 车辆冲突风险辨识及阈值 |
| 6.2 基于模糊贝叶斯的行车风险辨识 |
| 6.2.1 模糊贝叶斯网络构建及推理 |
| 6.2.2 车辆运行风险辨识 |
| 6.2.3 不同认知负荷下行车风险分析 |
| 6.3 行车风险预警方案 |
| 6.3.1 方案设计及实施方式 |
| 6.3.2 预警信号发布规则 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 考虑驾驶人生理特征的行车风险评价表 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）单次间歇性θ脉冲刺激对2型糖尿病合并轻度认知功能障碍听觉诱发电位P300和脑电活动的影响（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 一、引言 |
| 二、材料与方法 |
| 三、研究结果 |
| 四、讨论 |
| 五、结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 中英文缩写对照表 |
| 附录 B 相关量表 |
| 附录 C 个人简历 |
| 附录 D 攻读学位期间发表文章情况 |
| 附录 E 综述 间歇性θ脉冲刺激对2型糖尿病合并轻度认知功能障碍听觉诱发电位P300和脑电活动的影响 |
| 参考文献 |
（3）调节功能异常者与正常者在反转拍刺激下脑电信号的对比分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 前言 |
| 1、资料和方法 |
| 2、研究结果 |
| 3、讨论 |
| 4、结论 |
| 5、参考文献 |
| 综述:调节及非斜视性双眼视功能异常的相关研究及脑电分析在视觉领域的研究进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于ThinkGear ASIC芯片的脑电信号实时3D显示软件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容与组织结构 |
| 第二章 相关研究内容概述 |
| 2.1 脑电信号概述 |
| 2.1.1 大脑的结构 |
| 2.1.2 脑电信号介绍 |
| 2.2 情绪分类模型 |
| 2.2.1 情绪的定义及诱发 |
| 2.2.2 情绪分类模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 情绪识别实验 |
| 3.1 实验目的 |
| 3.2 实验准备 |
| 3.3 实验具体过程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 情绪分类算法 |
| 4.1 脑电信号的预处理 |
| 4.1.1 时域处理 |
| 4.1.2 频域处理 |
| 4.2 脑电信号的特征选择 |
| 4.2.1 基于时域分析的特征提取 |
| 4.2.2 基于频域分析的特征提取 |
| 4.2.3 基于熵概念的特征提取 |
| 4.3 脑电信号的分类 |
| 4.3.1 SVM的基本理论 |
| 4.3.2 SVM的优化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 脑电信号的3D显示 |
| 5.1 脑电信号的3D显示概述 |
| 5.1.1 脑电信号的3D显示的意义 |
| 5.1.2 Qt简介用 |
| 5.1.3 Qt Data Visualization类简介 |
| 5.2 脑电信号的3D显示的实现 |
| 5.2.1 串口数据接收模块 |
| 5.2.2 数据处理模块 |
| 5.2.3 波形显示模块 |
| 5.2.4 情绪分类模块 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（5）渐进低负荷肌肉收缩模式下脑肌电耦合性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 脑电—肌电相干性国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究存在的问题以及面临的挑战 |
| 1.4 研究内容与论文框架 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关背景知识介绍 |
| 2.1 脑电、肌电信号基础 |
| 2.1.1 大脑的基本构造与功能 |
| 2.1.2 神经冲动产生及传导 |
| 2.1.3 脑电信号的基本特征 |
| 2.1.4 脑电信号的频率和分类 |
| 2.1.5 肌电信号的基本特征 |
| 2.2 本章小结 |
| 第三章 脑电—肌电信号耦合性实验设计 |
| 3.1 实验准备 |
| 3.2 实验设备及系统构成 |
| 3.2.1 脑电采集系统 |
| 3.2.2 肌电采集系统 |
| 3.2.3 设定实验环境 |
| 3.2.4 选定实验对象 |
| 3.3 实验过程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 脑电—肌电信号耦合性分析 |
| 4.1 脑电信号与肌电信号的预处理 |
| 4.2 脑电信号和肌电信号变分模态分解 |
| 4.3 脑电信号和肌电信号的传递熵计算 |
| 4.3.1 脑电信号肌电信号传递熵地形图 |
| 4.3.2 传递熵折线图绘制 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 程序清单 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（6）卒中后认知障碍与钙稳态调节相关性及益脑护脉方的作用及机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第一章 文献研究 |
| 1.1 现代医学对于PSCI的研究进展 |
| 1.1.1 PSCI的定义 |
| 1.1.2 与血管性认知障碍(vascular cognitive impairment,VCI)概念的比较 |
| 1.1.3 血管性损害、炎症反应等因素与PSCI发病机制的关系研究 |
| 1.1.4 钙稳态调节与PSCI发病机制的关系研究 |
| 1.1.5 PSCI的诊断标准 |
| 1.1.6 PSCI常用评估量表及检查 |
| 1.1.7 PSCI的西医治疗现状 |
| 1.2 中医对PSCI的研究进展 |
| 1.2.1 中医对中风的认识 |
| 1.2.2 中医对PSCI的认识 |
| 1.2.3 中医对PSCI病因病机的认识 |
| 1.2.4 PSCI的中医证候分类 |
| 1.2.5 中医药治疗PSCI的进展 |
| 1.3 基于文献分析对PSCI治疗现状的思考 |
| 第二章 卒中后认知障碍与钙稳态调节相关性及益脑护脉方的 作用及机制研究 |
| 第一部分 PSCI患者认知功能、中医证候要素与钙稳态调节的相关性研究 |
| 2.1 研究目的 |
| 2.2 资料与方法 |
| 2.2.1 研究对象及来源 |
| 2.2.2 诊断标准 |
| 2.2.3 纳入标准 |
| 2.2.4 排除标准 |
| 2.2.5 认知功能评估 |
| 2.2.6 观察内容 |
| 2.2.7 统计学方法 |
| 2.3 结果 |
| 2.3.1 纳入病例基本情况 |
| 2.3.2 PSCI组 MMSE分数与钙稳态调节因子的相关性分析 |
| 2.3.3 PSCI组 MoCA |
| 2.3.4 影响MMSE分数相关因素的多重线性回归分析 |
| 2.3.5 影响MoCA分数的相关因素多重线性回归分析 |
| 2.3.6 中医证候要素分布 |
| 2.3.7 中医证候要素积分与卒中后认知功能评分相关性分析 |
| 2.3.8 中医证候要素积分与卒中后认知功能评分回归分析 |
| 2.3.9 PSCI组中医证候要素与钙稳态调节因子的相关性分析 |
| 2.4 结论 |
| 2.4.1 钙稳态调节因子与卒中后认知功能障碍的关系 |
| 2.4.2 中医证候要素与卒中后认知功能障碍的关系 |
| 2.4.3 中医证候要素与钙稳态调节因子的关系 |
| 2.5 讨论 |
| 2.5.1 卒中后认知功能障碍与钙稳态调节密切相关 |
| 2.5.2 影响卒中后认知障碍的中医证候要素分析 |
| 2.5.3 卒中后认知障碍中医证候要素与钙稳态调节的关系 |
| 第二部分 益脑护脉方干预缺血性 PSCIND 患者钙稳态调节及认知功能的临床研究 |
| 3.1 资料与方法 |
| 3.1.1 研究对象 |
| 3.1.2 研究方法及样本量估算 |
| 3.1.3 诊断标准 |
| 3.1.4 纳入标准 |
| 3.1.5 排除标准 |
| 3.1.6 剔除标准 |
| 3.1.7 脱落标准 |
| 3.1.8 中止试验标准 |
| 3.1.9 研究方案 |
| 3.1.10 观察指标 |
| 3.1.11 统计学方法 |
| 3.2 结果 |
| 3.2.1 一般资料结果分析 |
| 3.2.2 治疗前后两组患者认知功能评估 |
| 3.2.3 治疗前后两组患者神经功能及日常生活能力改善比较 |
| 3.2.4 治疗后两组患者中医证候疗效评估 |
| 3.2.5 治疗前后两组患者钙稳态调节因子水平比较 |
| 3.2.6 治疗前后两组患者脑电图信号分析比较 |
| 3.2.7 安全性探讨 |
| 3.3 结论 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 益脑护脉方对缺血性PSCIND患者的临床疗效 |
| 3.4.2 水不涵木,肝风内动,痰瘀互结是卒中后认知障碍的重要病机 |
| 3.4.3 对卒中后认知障碍的治疗体现了“异病同治,因果同治” |
| 3.4.4 益脑护脉方的组方特点及现代药理研究 |
| 3.4.5 基于钙稳态探讨益脑护脉方治疗PSCIND患者的可能机制 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在校期间发表论文情况 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）基于微弱事件相关脑电特征的脑—机编解码关键技术及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 脑电图学概述 |
| 1.1.2 事件相关电位基础 |
| 1.1.3 脑-机接口概述 |
| 1.2 基于事件相关电位的脑-机接口研究进展 |
| 1.2.1 基于事件相关电位的脑-机编码范式 |
| 1.2.2 基于事件相关电位的脑-机解码算法 |
| 1.2.3 依赖型/独立型ERP-BCI |
| 1.2.4 发展趋势与挑战 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 主要研究内容与章节安排 |
| 第2章 非对称事件相关电位的神经响应及编解码方法 |
| 2.1 基于非对称性脑电特征的研究发展 |
| 2.2 实验方案设计及数据采集方法 |
| 2.2.1 基于空-码分多址混合编码的实验范式设计 |
| 2.2.2 数据采集与实验系统构建 |
| 2.3 数据处理与分析方法 |
| 2.3.1 EEG处理与分析方法 |
| 2.3.2 统计学分析和系统评价参数 |
| 2.4 实验结果分析 |
| 2.4.1 非对称事件相关电位的神经响应及模式识别分析 |
| 2.4.2 不同编码范式下的神经响应及系统性能对比 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于多类事件相关电位的判别典型模式匹配算法及应用 |
| 3.1 基于事件相关电位的脑-机接口算法研究进展 |
| 3.2 实验方案设计及数据采集方法 |
| 3.2.1 a VEP-BCI实验方案与数据采集 |
| 3.2.2 P300-BCI实验方案与数据采集 |
| 3.2.3 事件相关电位公开数据的实验方案介绍 |
| 3.3 基于事件相关电位的典型模式识别方法 |
| 3.3.1 基于线性判别分析的改进算法 |
| 3.3.2 xDAWN+BLDA算法 |
| 3.3.3 EEGNet神经网络算法 |
| 3.4 判别典型模式匹配算法 |
| 3.5 实验结果分析 |
| 3.5.1 多类事件相关电位的神经响应特征分析 |
| 3.5.2 判别典型模式匹配算法与其他典型方法对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于多窗口判别欧式模板匹配的个体内/跨个体识别研究及应用 |
| 4.1 跨个体脑-机接口及错误相关电位概述 |
| 4.2 实验方案设计及数据采集方法 |
| 4.2.1 P300 诱发实验方案与数据采集 |
| 4.2.2 ErrP诱发实验方案与数据采集 |
| 4.3 多窗口判别欧式模板匹配算法 |
| 4.4 基于线性判别和逻辑回归的决策方法 |
| 4.5 基于xDAWN的导联筛选方法 |
| 4.6 实验结果分析 |
| 4.6.1 基于P300 特征的个体内及跨个体字符识别分析 |
| 4.6.2 基于ErrP特征的个体内及跨个体特征识别分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于极微弱事件相关电位的脑-机字符拼写系统 |
| 5.1 视觉型脑-机接口研究现状与挑战 |
| 5.2 实验设计与数据采集 |
| 5.2.1 基于视觉诱发电位的实验设计 |
| 5.2.2 数据采集与预处理方法 |
| 5.3 特征提取与解码算法 |
| 5.3.1 视网膜-皮层映射图 |
| 5.3.2 信噪比与r~2系数计算方法 |
| 5.3.3 基于SCDMA编码范式下的DCPM解码算法 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.4.1 视觉诱发电位刺激和响应特征分析 |
| 5.4.2 离线实验结果分析 |
| 5.4.3 在线实验结果及系统性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）大鼠出生前暴露1800MHz和WiFi电磁场对其生长发育及脑电位的影响（论文提纲范文）
| 缩略词表 |
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 射频场电磁场辐射对学习记忆的影响 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（9）基于EMD的混合脑电特征提取算法研究及优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 脑电信号概述 |
| 1.1.1 脑电信号产生机制 |
| 1.1.2 脑电信号的分类与特性 |
| 1.1.3 脑电信号的发展研究 |
| 1.2 运动想象脑机接口的发展研究 |
| 1.3 脑电信号特征提取算法的发展研究 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第二章 脑电信号分析方法 |
| 2.1 特征提取算法概述 |
| 2.2 时域算法 |
| 2.3 频域算法 |
| 2.3.1 功率谱估计方法 |
| 2.3.2 AR参数模型谱估计 |
| 2.4 时频域算法 |
| 2.4.1 维格纳分布 |
| 2.4.2 小波变换 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 EMD和CSP融合最优波长空间滤波特征提取 |
| 3.1 数据集描述 |
| 3.2 特征提取算法 |
| 3.2.1 经验模式分解 |
| 3.2.2 公共空间模式分解 |
| 3.2.3 波长最优空间滤波 |
| 3.3 分类器 |
| 3.3.1 FLD |
| 3.3.2 支持向量机 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.4.1 EMD预处理 |
| 3.4.2 改进的WOSF |
| 3.4.3 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多项式改进EMD算法 |
| 4.1 抑制端点效应方法 |
| 4.1.1 极值点镜像延拓 |
| 4.1.2 波形匹配度延拓 |
| 4.1.3 神经网络延拓 |
| 4.2 改进方法 |
| 4.2.1 多项式拟合 |
| 4.2.2 拟合去噪 |
| 4.2.3 拟合端点 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于特定频带的改进EEMD算法 |
| 5.1 经验模式分解的传统改进 |
| 5.1.1 多变量经验模式分解 |
| 5.1.2 集合经验模态分解 |
| 5.2 改进EEMD |
| 5.3 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（10）基于脑机接口的护理床脑控方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 存在问题 |
| 1.3 脑机接口技术概述 |
| 1.4 脑电信号基础研究 |
| 1.4.1 大脑结构和功能 |
| 1.4.2 脑电信号的产生及其特征 |
| 1.5 脑电信号节律分类及视觉诱发电位 |
| 1.5.1 脑电信号节律分类 |
| 1.5.2 视觉诱发电位 |
| 1.6 本文研究内容与创新点 |
| 2 脑电信号采集及预处理算法 |
| 2.1 脑电信号采集实验范式及实验方法设计 |
| 2.1.1 国际电极放置标准 |
| 2.1.2 脑电信号采集设备 |
| 2.1.3 刺激实验范式设计 |
| 2.2 脑电信号采集电极放置方法 |
| 2.2.1 脑电信号常见伪迹及其去除方法 |
| 2.2.2 脑电采集电极放置点选取 |
| 2.2.3 采集电极导联方式选择 |
| 2.3 脑电信号预处理算法 |
| 2.3.1 常用脑电信号预处理方法 |
| 2.3.2 巴特沃斯滤波器 |
| 2.3.3 改进小波阈值去噪算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于小波包变换的脑电信号特征提取及子带能量计算 |
| 3.1 脑电信号特征提取基础理论 |
| 3.2 基于小波包变换的脑电信号特征提取 |
| 3.2.1 小波包分解与重构 |
| 3.2.2 小波包子空间频带 |
| 3.2.3 脑电信号特征提取及子带能量计算 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于改进人工鱼群算法优化BP网络的脑电信号识别算法 |
| 4.1 人工鱼群算法与BP神经网络基础理论 |
| 4.1.1 人工鱼群算法基础 |
| 4.1.2 BP神经网络基础 |
| 4.1.3 神经网络脑电信号识别 |
| 4.2 自适应视野混沌并行人工鱼群算法 |
| 4.2.1 ACPAFSA的提出 |
| 4.2.2 ACPAFSA的流程设计及算法步骤 |
| 4.3 ACPAFSA优化的BP神经网络对脑电信号的识别 |
| 4.3.1 ACPAFSA优化BP神经网络的设计 |
| 4.3.2 ACPAFSA优化BP神经网络算法流程设计和步骤 |
| 4.3.3 ACPAFSA优化BP神经网络仿真测试 |
| 4.3.4 ACPAFSA-BP网络对脑电信号的识别 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统实验平台搭建及实验验证 |
| 5.1 系统总体结构 |
| 5.2 系统硬件结构 |
| 5.2.1 脑电信号采集处理模块设计 |
| 5.2.2 脑电信号传输模块设计 |
| 5.2.3 外部控制设备模块设计 |
| 5.3 系统软件结构 |
| 5.3.1 视觉刺激器刺激模式选择 |
| 5.3.2 视觉刺激器刺激界面的实现 |
| 5.3.3 外部控制设备控制策略 |
| 5.3.4 信号处理软件设计 |
| 5.4 系统实验与结果分析 |
| 5.4.1 实验环境及实验条件设置 |
| 5.4.2 实验方法 |
| 5.4.3 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间的研究成果 |
四、ZN系列脑电图/脑电地形图特殊故障一例（论文参考文献）
- [1]不同认知负荷下考虑驾驶人生理特征的行车风险辨识方法[D]. 祁首铭. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [2]单次间歇性θ脉冲刺激对2型糖尿病合并轻度认知功能障碍听觉诱发电位P300和脑电活动的影响[D]. 谢静. 蚌埠医学院, 2021(01)
- [3]调节功能异常者与正常者在反转拍刺激下脑电信号的对比分析[D]. 刘艳玉. 大连医科大学, 2021(01)
- [4]基于ThinkGear ASIC芯片的脑电信号实时3D显示软件设计[D]. 王琴. 南京邮电大学, 2020(03)
- [5]渐进低负荷肌肉收缩模式下脑肌电耦合性研究[D]. 王祥. 南京邮电大学, 2020(03)
- [6]卒中后认知障碍与钙稳态调节相关性及益脑护脉方的作用及机制研究[D]. 翁柠. 广州中医药大学, 2020(09)
- [7]基于微弱事件相关脑电特征的脑—机编解码关键技术及应用研究[D]. 肖晓琳. 天津大学, 2020(01)
- [8]大鼠出生前暴露1800MHz和WiFi电磁场对其生长发育及脑电位的影响[D]. 刘畅. 昆明医科大学, 2020(02)
- [9]基于EMD的混合脑电特征提取算法研究及优化[D]. 王龙强. 南京邮电大学, 2019(02)
- [10]基于脑机接口的护理床脑控方法研究[D]. 张松志. 西安科技大学, 2019(01)