基于內(nèi)部組成對齊和改進(jìn)的Kendall算法腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析.pdf

1、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以看作是對復(fù)雜系統(tǒng)的一種抽象描述，大腦是一個結(jié)構(gòu)和功能極其復(fù)雜的生理系統(tǒng)，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論有助于人們研究不同腦區(qū)之間的相互作用、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和動力學(xué)信息以及與生理功能和疾病產(chǎn)生的關(guān)系。腦電包含了大量的生理與病理信息，是癲癇診斷、預(yù)測的重要工具，本文主要基于腦電信號分析做了以下工作：
　　一、論文采用C-C相空間重構(gòu)算法確定腦電信號時間序列重構(gòu)參數(shù)，對16個導(dǎo)聯(lián)的腦電信號進(jìn)行相空間重構(gòu)，由于傳統(tǒng)的相圖分析對數(shù)據(jù)點數(shù)要求較高，且

2、對相空間重構(gòu)參數(shù)較為敏感，本文通過對相空間矢量的歐氏距離矩陣進(jìn)行可視化繪圖。采用此方法，對癲癇患者的不同導(dǎo)聯(lián)腦電進(jìn)行分析，實驗結(jié)果可以明顯的區(qū)分異常放電腦電信號和無異常放電腦電信號，有助于癲癇病灶定位分析。
　　二、論文采用內(nèi)部組成對齊的單向算法，基于多通道的腦電數(shù)據(jù)，從一個全新的角度構(gòu)建大腦功能網(wǎng)絡(luò)，并實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D可視化。統(tǒng)計分析大腦功能網(wǎng)絡(luò)節(jié)點度、聚類系數(shù)等網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計特征，通過與正常人的腦功能網(wǎng)絡(luò)特征對比，發(fā)現(xiàn)癲癇病人腦網(wǎng)絡(luò)

3、的節(jié)點平均度及聚集系數(shù)均明顯異于正常人。實驗結(jié)果驗證了 IOTA算法分析大腦功能網(wǎng)絡(luò)的有效性，同時也為癲癇疾病的腦功能網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)研究及臨床診斷提供了重要的參考依據(jù)。
　　三、論文基于Kendall等級相關(guān)提出一種改進(jìn)的非線性同步算法IRC(inverse rank correlation)。Kendall等級相關(guān)是分析和度量系統(tǒng)非線性動力學(xué)的一般化算法。利用論文提出的 IRC算法基于多通道 EEG(electroencephalo