导读:本文包含了非线性脑电图论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:抑郁症,肝郁脾虚证,认知功能,脑电图非线性分析
非线性脑电图论文文献综述
方倩,郭蓉娟,王嘉麟,姜思源[1]（2016）在《基于脑电图非线性分析探索肝郁脾虚抑郁症认知功能特征》一文中研究指出目的:初步探索肝郁脾虚型抑郁症认知功能特征。方法:按照年龄、性别、文化程度、职业相匹配的原则,搜集30例抑郁症肝郁脾虚证患者、29例抑郁症非肝郁脾虚证患者和23名健康人,检测汉密顿抑郁量表、汉密顿焦虑量表、脑电图非线性分析关联维数(D2)、复杂度(Cx)、近似熵(Ap En)。结果:①在安静闭眼时,抑郁症患者D2、Ap En值明显低于健康人,抑郁症肝郁脾虚组与非肝郁脾虚组间无差异;②Cx值在F4-A2(右额)、C4-A2(右中央)、P3-A1(左顶)、P4-A2(右顶)、O1-A1(左枕)导联由大到小依次为健康对照组、抑郁症非肝郁脾虚组、抑郁症肝郁脾虚组;T4-A2(右中颞)、T5-A1(左后颞)导联3组Cx无差异;余导联,抑郁症组Cx较健康对照组低,组间无差异。结论:肝郁脾虚型抑郁症患者对直观视觉信息的记忆及加工较非肝郁脾虚型更困难。(本文来源于《中华中医药杂志》期刊2016年02期）
吴泽为[2]（2012）在《情绪事件的脑电图非线性动态分析的研究》一文中研究指出情绪评估系统是一种自动判别、评价情绪的系统,在人机交互工程领域是一个重要课题。基于脑电图(electroencephalogram, EEG)的情绪评估系统因其可靠、方便等特点,近年来对它的研究呈不断上升趋势。本文通过非线性动态学方法来提取喜欢和不喜欢这两种基本情绪的脑电波特征,寻找区分这两种基本情绪的最优特征,并通过分析脑电波的非线性动态学特点,研究情绪的喜好度与脑电波之间的关系。本研究对38名在校男性大学生(平均年龄22岁)进行听觉通道的刺激(要求闭眼放松),诱发被试产生喜欢和不喜欢这两种基本情绪。通过对脑电波的分析,计算LZ复杂度(Lempel-Ziv Complexity)和近似熵(Approximate Entropy, ApEn)(?)的参数,在此基础上提取不同情绪脑电波的非线性特征通过计算两种基本情绪的脑电波,发现LZC和ApEn与情绪存在相关性,Alpha节律的LZC与情绪的喜好度成正相关，而Alpha节律的ApEn与情绪的喜好度成负相关。相关统计分析表明脑电节律和情绪状态能够显着影响LZC和ApEn(p<0.05)。ⅠZC的显着差异(p<0.05)主要体现在Alpha节律的Fp1,Fp2,P3,02,F7,F8,T3,T6电极,Beta节律的T5电极,Theta节律的F3,01电极：ApEn的显着差异主要体现在Theta节律的Fpl和P3电极上。本文认为脑电的LZC特征和ApEn特征与情绪存在显着相关性,它们能够较好区分喜欢和不喜欢这两种基本情绪,但是在利用这两个方法提取情绪脑电特征时需要主义不同节律和电极的影响。(本文来源于《大连交通大学》期刊2012-06-09）
林细康,黄华平,季晓林[3]（2011）在《脑电图非线性分析在Alzheimer病的应用及前景》一文中研究指出脑电图(EEG)非线性动力学分析(NDA)是直接观测大脑活动状况的窗口[1],目前的研究主要集中于脑的生理状态(包括睡眠分期、麻醉药疗效等)和病理状态[癫疒间、急性缺血性脑卒中、脑外伤和Alzheimer病(AD)等][1,2]。NDA的扩展研究应用于认知障碍,尤其是痴呆的神经功能障碍,这些研究(本文来源于《临床神经病学杂志》期刊2011年03期）
王绍宾,王一抗,王志中,施亿赟,邵肖梅[4]（2009）在《基于非线性动力学的振幅整合新生儿脑电图分析》一文中研究指出振幅整合脑电图(Amplitude integrated electroencephalogram,aEEG)即脑功能检测(Cerebral function monitor,CFM)是一种无创的脑功能检测技术,对新生儿脑损伤早期诊断及预后评价具有很好的准确性。如今,医生主要是依据振幅整合脑电图的波形和幅度对其进行分类,进而对新生儿的脑功能做出正确的诊断。对于波形和振幅特征不太明显的情况,只能依靠医生的经验进行判断,带有一定的主观因素,不能给出准确的诊断信息。本文利用非线性动力学方法对惊厥新生儿和正常新生儿的aEEG的关联维数、Lyapunov指数和近似熵进行计算分析,并将这叁个特征量作为叁维向量,结果在叁维空间中能有效地区分惊厥新生儿与正常新生儿,表明关联维数、Lya-punov指数和近似熵能够反映aEEG的内在信息,可以作为一种研究aEEG的新方法。(本文来源于《生物医学工程学杂志》期刊2009年06期）
高俊淑,高永谦,李娜[5]（2009）在《非线性动力学分析脑电图预测癫痫发作的可行性》一文中研究指出目的探讨非线性动力学分析脑电图预测癫痫发作的可行性。方法术后首发性癫痫患者72例均行动态脑电图(AEEG)检查,采用非线性脑电分析方法研究脑电图预测癫痫的临床价值。结果首次出现癫痫AEEG异常者癫痫复发率较AEEG正常者高,差异有统计学意义(P<0.01);同时非线性脑电特征量可以反映癫痫易发作期相对正常状态期间的变化。结论非线性动力学分析脑电图预测癫痫发作切实可行。(本文来源于《山东医药》期刊2009年45期）
金渊真[6]（2009）在《电针对大鼠癫痫模型的脑与肝组织一氧化氮变化及脑电图非线性动力学的相关性研究》一文中研究指出癫痫是一组以反复发生的大脑神经元异常放电所致的暂时性中枢神经系统功能失常为特征的慢性疾病。按照神经元的部位和放电范围,功能失常可能表现为运动、感觉、意识、行为等不同障碍,或兼有之。根据不同的临床表现,西医常分为大发作、小发作、局限性发作、精神运动性发作等。中医属于“痫证”,“癫疾”或“羊癫风”的范畴,并认为大多数由于七情失调,先天因素,脑部外伤,饮食不节,劳累过度,或患病后,造成脏腑失调,痰浊阻滞,气机逆乱,风阳内动所致,而“顽痰”是为最重要的原因之一。上述癫痫的病因病机,相互兼杂,互为因果,变化多端,在发病过程中往往多种因素互存的。其疾病特点属于本虚表实,以脏腑亏损为基础的病理变化。最近,一氧化氮在神经科学研究中的作用受到研究者的重视。一氧化氮(nitric oxide,NO)是兼有细胞间第二信使功能和细胞毒性作用的气体物质。许多资料证实癫痫发作时伴随着NO的大量产生,过量的NO便会导致细胞功能紊乱,具有并参与多种生理功能及病理生理过程。本文从理论和实验两部分进行了系统的研究,研究了古代文献中的有关癫痫论述和进行了相关的电针对该病脑电图及一氧化氮和一氧化氮合酶的实验研究。本实验研究中,笔者通过针灸疗法治疗青霉素诱导癫痫大鼠模型的大鼠行为观察、大脑皮质和肝脏组织的一氧化氮和一氧化氮合酶的变化及和大鼠脑电图非线性动力学分析。结果表明:致癫模型的脑和肝脏内NO,NOS和NO/NOS含量显着上升,电针组NO,NOS和NO/NOS含量明显低于癫痫模型组,但假针刺组NO,NOS和NO/NOS含量高于针刺组。表明对大鼠电针穴位可抑制癫痫发作,可能与针刺调节一氧化氮有关系。电针显示大脑和肝脏NO,NOS和NO/NOS含量降低,从而减弱癫痫发作。对癫痫模型脑电活动进行非线性动力学分析,还有助于了解癫痫发生和发展的相空间结构和过程,判断癫痫灶的方位和有效地预防癫痫发作。从癫痫脑电活动的动力学角度来看,癫痫发作前期是发作间期向发作期的转化,它是脑电活动从高复杂度向低复杂度转化的阶段,而非线性动力学指标较其它两期发生明显变化。其结果对研究大脑的非线性动力学行为和其它非线性信号都具有一定的科学性和参考价值。同时也进一步证实了电针对癫痫模型大鼠的癫痫发作有一定的预防和抑制作用。(本文来源于《南京中医药大学》期刊2009-02-26）
陶华英,武士京[7]（2005）在《脑电图动态非线性分析对癫痫发作预报的评估意义》一文中研究指出目的:从非线性动力学角度探索在癫痫发作间期、发作期及发作前期脑电图活动的动态非线性变化特征,以期为癫痫发作的短期预报提供临床实验依据。方法:于2004-10选取天津医科大学总医院癫痫专科门诊男性癫痫患者1例,连续记录其在发作前、发作中及发作后的脑电图,选择其中异常度较高,伪差较少的导联(前额FP2导联)的脑电图进行2048点的相关维数计算(窗口移动2s/次,窗口长度8s),相关维数嵌入维为12,采用时间延迟重构相空间技术,延迟时间τ选用自相关函数第1个过零点时的时移量。对其癫痫发作间期、发作前期、发作期及发作后期脑电图进行连续动态非线性分析。结果:从发作间期至发作前期、发作期相关维数依次显着下降,与发作间期比较,发作前期与发作期的平均相关维数明显降低[(5.501±0.602),(4.602±0.517),(3.640±0.345),P<0.01]。至发作后期(5.229±0.364)又升高至接近发作间期水平,即癫痫发作时脑电图相关维数最低,且发作前约120s处,脑电图相关维数已开始呈波动性下降。至发作开始,下降更为迅速,相关维数最低处仅为2.52,低于发作间期的平均值5.501。此后在脑电波幅下降至间期二分之一前约60～70s,相关维数再次上升至接近发作间期水平,并保持相对稳定。结论:癫痫发作的不同时期其脑电图的相关维数不同,以发作期最低。并且在临床尚无发作表现时脑电图的相关维数已呈波动性下降,即采用脑电图动态非线性分析可能在癫痫发作前至少120s进行预报。(本文来源于《中国临床康复》期刊2005年37期）
李建川,王薇薇,王荫华,吴逊[8]（2005）在《托吡酯药物定量脑电图研究的非线性分析》一文中研究指出目的探讨托吡酯对人类脑电图复杂性的影响。方法应用药物定量脑电图的方法,用非线性分析方法对12例癫患者和16名健康人单次口服托吡酯前后脑电图的复杂度,近似熵,李氏指数,分形维数变化进行动态观察和研究。结果托吡酯对脑电图复杂性的影响表现为李氏指数先升高,再降低,再升高,升高有统计学意义(健康人双中央最大值0.44,P<0.01);分形维数和近似熵有下降趋势;复杂度健康人降低(右顶最小值0.34),患者升高(右后颞最大值0.34)。结论托吡酯对人类的脑电复杂性有影响。(本文来源于《中华神经科杂志》期刊2005年05期）
吴东宇,董为伟[9]（2003）在《非线性动力学分析在脑电图中的应用》一文中研究指出1、概述脑电图(EEG)是一种无创、价格低廉、方便有效并广为临床上使用的检查手段。脑电是大脑神经元兴奋性和抑制性突触后电位的总体反映,大脑所有高级神经功能活动的信息都湮没于脑电这个“汪洋大海”之中。近年来,非线性科学成为当今科学界最活跃的学科之一。目前,它已成功运用到生命医学的许多学科当中,包括心脏病学、神经病学、精神病学等,以及生物医学工程包括生物力学、生物材料、医疗仪器、医学成像技术及康复工程等。利用混沌与分形理论等非线性动力学原理和方法来研究和分析大脑的功能活动状态,已经成为大脑功能研究的新热点。脑电图也因引入了非线性分析方法,而焕发出了新的活力。2、脑电信号的分析方法(本文来源于《首届全国功能神经影像学和神经信息学研讨会论文汇编》期刊2003-10-01）
吴东宇,董为伟[10]（2003）在《非线性动力学分析在脑电图中的应用》一文中研究指出1 概述脑电图 (ＥＥＧ)是一种无创、价格低廉、方便有效并广为临床上使用的检查手段。信号是大脑神经元兴奋性和抑制性突触后电位的总体反映 ,大脑所有高级神经功能活动的信息都湮没于信号这个“汪洋大海”之中。作为一种直接了解大脑功能状态的手段 ,信号为我们打开(本文来源于《临床神经电生理学杂志》期刊2003年01期）
非线性脑电图论文开题报告
（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：
情绪评估系统是一种自动判别、评价情绪的系统,在人机交互工程领域是一个重要课题。基于脑电图(electroencephalogram, EEG)的情绪评估系统因其可靠、方便等特点,近年来对它的研究呈不断上升趋势。本文通过非线性动态学方法来提取喜欢和不喜欢这两种基本情绪的脑电波特征,寻找区分这两种基本情绪的最优特征,并通过分析脑电波的非线性动态学特点,研究情绪的喜好度与脑电波之间的关系。本研究对38名在校男性大学生(平均年龄22岁)进行听觉通道的刺激(要求闭眼放松),诱发被试产生喜欢和不喜欢这两种基本情绪。通过对脑电波的分析,计算LZ复杂度(Lempel-Ziv Complexity)和近似熵(Approximate Entropy, ApEn)(?)的参数,在此基础上提取不同情绪脑电波的非线性特征通过计算两种基本情绪的脑电波,发现LZC和ApEn与情绪存在相关性,Alpha节律的LZC与情绪的喜好度成正相关，而Alpha节律的ApEn与情绪的喜好度成负相关。相关统计分析表明脑电节律和情绪状态能够显着影响LZC和ApEn(p<0.05)。ⅠZC的显着差异(p<0.05)主要体现在Alpha节律的Fp1,Fp2,P3,02,F7,F8,T3,T6电极,Beta节律的T5电极,Theta节律的F3,01电极：ApEn的显着差异主要体现在Theta节律的Fpl和P3电极上。本文认为脑电的LZC特征和ApEn特征与情绪存在显着相关性,它们能够较好区分喜欢和不喜欢这两种基本情绪,但是在利用这两个方法提取情绪脑电特征时需要主义不同节律和电极的影响。
（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。
非线性脑电图论文参考文献
[1].方倩,郭蓉娟,王嘉麟,姜思源.基于脑电图非线性分析探索肝郁脾虚抑郁症认知功能特征[J].中华中医药杂志.2016
[2].吴泽为.情绪事件的脑电图非线性动态分析的研究[D].大连交通大学.2012
[3].林细康,黄华平,季晓林.脑电图非线性分析在Alzheimer病的应用及前景[J].临床神经病学杂志.2011
[4].王绍宾,王一抗,王志中,施亿赟,邵肖梅.基于非线性动力学的振幅整合新生儿脑电图分析[J].生物医学工程学杂志.2009
[5].高俊淑,高永谦,李娜.非线性动力学分析脑电图预测癫痫发作的可行性[J].山东医药.2009
[6].金渊真.电针对大鼠癫痫模型的脑与肝组织一氧化氮变化及脑电图非线性动力学的相关性研究[D].南京中医药大学.2009
[7].陶华英,武士京.脑电图动态非线性分析对癫痫发作预报的评估意义[J].中国临床康复.2005
[8].李建川,王薇薇,王荫华,吴逊.托吡酯药物定量脑电图研究的非线性分析[J].中华神经科杂志.2005
[9].吴东宇,董为伟.非线性动力学分析在脑电图中的应用[C].首届全国功能神经影像学和神经信息学研讨会论文汇编.2003
[10].吴东宇,董为伟.非线性动力学分析在脑电图中的应用[J].临床神经电生理学杂志.2003