中国生物医学工程学报
中國生物醫學工程學報
중국생물의학공정학보
CHINESE JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING
2008年
1期
18-22,28
,共6页
范金锋%邵晨曦%王剑%杨明%王子才
範金鋒%邵晨晞%王劍%楊明%王子纔
범금봉%소신희%왕검%양명%왕자재
复杂系统%脑电%信息理论%混沌理论%评估
複雜繫統%腦電%信息理論%混沌理論%評估
복잡계통%뇌전%신식이론%혼돈이론%평고
为了刻画醉酒者脑电和正常人脑电之间的多种非线性特征并区分两者之间的差异.采用基于信息理论的排列熵(PE)、奇异值分解(SVD)熵、近似熵(ApEn)和基于混沌理论的相关维(CD)、最大Lyapunov指数(LLE)、Hurst指数,分别对35个醉酒者和35个正常人的脑电时间序列进行计算分析.同时,对选用的6种非线性特征分析方法在这两组数据的分析结果上,运用方差分析(ANOVA)进行统计学的比较评估分析.结果 表明,ApEn、CD和LLE这三种方法能够显著区分这两组数据,但由于算法时间复杂度较高,不宜用于实时分析;而PE和Hurst指数方法相对简单、算法复杂度较低、分析结果有效,可以应用于对正确性和实时性要求均较高的EEG数据分析处理中.
為瞭刻畫醉酒者腦電和正常人腦電之間的多種非線性特徵併區分兩者之間的差異.採用基于信息理論的排列熵(PE)、奇異值分解(SVD)熵、近似熵(ApEn)和基于混沌理論的相關維(CD)、最大Lyapunov指數(LLE)、Hurst指數,分彆對35箇醉酒者和35箇正常人的腦電時間序列進行計算分析.同時,對選用的6種非線性特徵分析方法在這兩組數據的分析結果上,運用方差分析(ANOVA)進行統計學的比較評估分析.結果 錶明,ApEn、CD和LLE這三種方法能夠顯著區分這兩組數據,但由于算法時間複雜度較高,不宜用于實時分析;而PE和Hurst指數方法相對簡單、算法複雜度較低、分析結果有效,可以應用于對正確性和實時性要求均較高的EEG數據分析處理中.
위료각화취주자뇌전화정상인뇌전지간적다충비선성특정병구분량자지간적차이.채용기우신식이론적배렬적(PE)、기이치분해(SVD)적、근사적(ApEn)화기우혼돈이론적상관유(CD)、최대Lyapunov지수(LLE)、Hurst지수,분별대35개취주자화35개정상인적뇌전시간서렬진행계산분석.동시,대선용적6충비선성특정분석방법재저량조수거적분석결과상,운용방차분석(ANOVA)진행통계학적비교평고분석.결과 표명,ApEn、CD화LLE저삼충방법능구현저구분저량조수거,단유우산법시간복잡도교고,불의용우실시분석;이PE화Hurst지수방법상대간단、산법복잡도교저、분석결과유효,가이응용우대정학성화실시성요구균교고적EEG수거분석처리중.
