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基于多尺度詹森香农分叉的抑郁症脑磁图研究.pdf
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1、 生 物 医 学 工 程 研 究 ():./.江苏省研究生科研与实践创新计划项目()山东省生物物理重点实验室开放课题()通信作者:.基于多尺度詹森香农分叉的抑郁症脑磁图研究陈涛姚文坡白登选闫伟王俊r(.南京邮电大学 地理与生物信息学院南京.南京邮电大学 通信工程学院南京.南京医科大学附属脑科医院南京)摘要:为探讨脑磁图在抑郁症诊断及治疗中的作用本研究首先使用詹森香农分叉算法和多尺度詹森香农分叉算法在负性、正性和中性情绪刺激下对抑郁症组和健康对照组的脑磁图信号进行分析并采用 软件对实验结果进行独立样本 检验计算三种情绪刺激下区分度最好的通道和多尺度因子最后采用误差棒图分析三种情绪刺激下抑郁症组和
2、健康对照组的脑磁图信号 结果表明詹森香农分叉算法和多尺度詹森香农分叉算法均可区分抑郁症组和健康对照组的脑磁图信号两者脑磁图信号存在一定差异 在三种情绪刺激下抑郁症组在大多数通道的统计复杂度比健康对照组高且在中性情绪刺激下区分度最高 该算法可为抑郁症的辅助诊断和治疗提供帮助关键词:多尺度詹森香农分叉抑郁症脑磁图非线性分析中图分类号:.文献标志码:文章编号:()(.):().:引言抑郁症是一种情感障碍类疾病患者的行为和精神异于常人如无法入睡、吞咽等 随着认知功能和生物学的变化无法有效地调节负面情绪是诱发抑郁症的主要因素之一 抑郁症已成为以 第 期陈涛等:基于多尺度詹森香农分叉的抑郁症脑磁图研究焦虑
3、、悲观及自杀倾向为特征的神经精神疾病之一严重影响人们的生活质量及社会发展 此外抑郁症发病呈年轻化态势大学生甚至中小学生都受到抑郁症的困扰发病率约为.目前抑郁症的临床诊断还不够成熟只能依靠医生的主观经验判断近年来高速发展的神经影像学在治疗和诊断精神疾病方面起到了重要作用 由于脑磁图具有超高的时空分辨率且不受头骨等组织影响被广泛应用于阿尔兹海默症、精神分裂症、抑郁症等精神类疾病的研究 国内外对抑郁症脑磁图研究主要分为静息状态脑磁图研究和事件相关磁场变化方面研究 因为大脑不同部位扮演的角色不同所以许多研究从大脑的不同部位入手用仪器采集研究对象在不同刺激下的脑磁图信号常见的刺激方法有:听觉刺激、情绪画
4、面刺激、体感刺激、记忆刺激等 研究发现健康者和抑郁患者在适当刺激下的额叶面积差异显著抑郁症患者存在额叶体积减少、白质异常等变化额叶与人类情绪的调节密切相关 此外抑郁症患者和健康者大脑的不同区域在不同外部刺激下反应程度也不同詹森 香 农 分 叉()是非线性动力学中的一种经典算法其优势在于可同时对多个概率分布进行处理 研究人员已将 算法应用到图像处理和神经科学等领域在神经科学领域实际的生理信号往往具有非线性的特点线性方法无法准确分析非线性信号间的内在联系 因此采用 能够有效分析非线性时间序列的内在联系多尺度詹森香农分叉是在詹森香农分叉的基础上发展而来 多尺度方法基于平均法精细地划分时间尺度从而提高
5、平均法的计算精度使用多尺度詹森香农分叉计算的结果将更加精确本研究使用 算法和多尺度 算法分析三种情绪刺激下的抑郁症组和健康对照组的脑磁图信号比较两组人群的脑磁图信号是否存在差异旨在帮助临床更好地对抑郁症进行诊断 方法.詹森香农分叉假设 是一个离散型随机变量那么 散度可表述为:()()式中每一个概率分布为 其中是 时的概率 该定义需要 和 必须绝对连续即 同时 因此需要找到一个差熵测度在概率分布 和 之间()()()式中和 明显不对称 一个对称的基于 的差熵测度 的公式为:()()()()在 香农熵()中差熵测度 用式()表示:()()()()()若要计算 需假设随机变量 的概率分布 和具有相同
6、的权重()令 作为 与 的任意权重即可得到关于 的通用表达式:()()()()()()以上是 算法的实现过程 对于多个概率分布集合 和相关权重()詹森香农差熵被定义为:()()()()().基于詹森香农分叉的统计复杂度设脑磁图信号序列为 对脑磁图信号序列进行符号化处理 时间序列 首先被粗粒化然后将粗粒化的结果转换为符号序列()最后通过计算脑磁图信号时间序列得出平均值记录和 分别为大于等于零和小于零的参数():()():()():()():()()()其中 为常量且.将符号化后的序列进行分组统计每组所占比生物医学工程研究第 卷例得到相应概率分布 为各组状态的所有组合数量计算 熵和最大熵得到归一化
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