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少年與中年腦電信號的多尺度符號序列熵分析

Multiscale sign series entropy analysis based on the young and middle-aged electroencephalogram

作者: 杜飛  王世通  戴加飛  侯鳳貞  李錦  王俊 
單位:<p style="white-space: normal;">南京郵電大學(xué)圖像處理與圖像通信江蘇省實(shí)驗(yàn)室<p style="white-space: normal;">(南京210003)</p></p>
關(guān)鍵詞: 腦電圖;符號序列熵;多尺度符號序列熵;β波;臨床診斷 
分類號:R318.04
出版年·卷·期(頁碼):2016·35·6(599-603)
摘要:

目的 腦電信號的生理分析對于評估大腦功能的活躍程度、生理狀態(tài)具有重要意義,腦電圖(electroencephalography, EEG)是臨床檢查腦部疾病的一種手段,而影響腦電圖結(jié)果的因素很多,其中年齡是不容忽視的因素之一。本論文提出多尺度符號序列熵(multiscale sign series entropy, MSSE)用于分析不同年齡階段的β波腦電信號,采用符號化的方法來處理時間序列可以去除一些細(xì)節(jié)的信息而保留感興趣的部分。方法 首先依次對4組中年和少年的β波腦電數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)長度N、字長m和噪聲等多個角度對其符號序列熵(sign series entropy, SSE)進(jìn)行分析,驗(yàn)證了SSE能夠正確區(qū)分中年和少年的β波腦電信號。接著基于SSE算法在多個尺度下對含噪聲和去噪聲的中年和少年的β波腦電信號進(jìn)行分析。結(jié)果 隨著尺度的增加,含噪聲與去噪聲β波腦電信號SSE的值也同步升高,并且少年的SSE均高于中年的SSE。結(jié)論 腦電信號的多尺度符號熵分析方法可以有效區(qū)分少年和中年β波腦電信號,并且在信號噪聲的影響下也可對不同年齡段的β波腦電信號進(jìn)行檢測。

Objective Electroencephalogram (EEG) is a kind of method for clinical examination of brain diseases. A lot of factors affect the EEG results and the age is one of the factors cannot be ignored. This paper presents multiscale sign series entropy (MSSE) analysis method for beta wave of EEG signal analysis of different age stages. Sign way to handling time sequence may remove certain details of the information and reserve the interested parts. Methods We first analyze the sign series entropy (SSE) from four groups of the young and middle-aged beta wave of EEG data, including multiple angles data length, word length m and noise, and verify that the SSE can correctly distinguish the young and middle-aged beta wave of EEG. Then at multiple scales, we analyze noisy EEG and denoising EEG based on SSE. Results With the increase of the scale, the values of the SSE also increase, and the SSE of the youth are higher than that of middle-aged. Conclusions namely under the MSSE can effectively distinguish young and middle-aged beta wave of EEG, and in the influence of signal noise can also be detected in different ages beta wave of EEG.

參考文獻(xiàn):

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