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题名基于多重多尺度熵的孤独症静息态脑电信号分析
被引量：3
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作者
李昕
安占周
李秋月
蔡二娟
王欣
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机构
燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所
河北省测试计量技术及仪器重点实验室
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期1255-1263,共9页
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基金
国家自然科学基金(51677162)
中国博士后科学基金(2014M550582)
河北省自然科学基金(F2014203244,F2019203515)资助。
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文摘
面向孤独症儿童脑功能状态评估问题,提出一种多重多尺度熵脑电特征提取算法.算法针对传统多尺度熵信息丢失问题,在移动均值粗粒化基础上,采用延搁取值法构建多个尺度上的多重脑电信号序列,再进一步计算各个尺度的样本熵.算法不仅克服了传统多尺度熵的信息丢失问题,还能充分挖掘脑电信号的细节信息,同时减小了尺度间的波动.基于该算法分析了16名孤独症儿童和16名正常儿童的19个通道的脑电信号.结果表明:正常儿童F7、F8、T4、P3通道的多重多尺度熵和复杂度均高于孤独症儿童,且存在显著性差异(P<0.05).表明前颞叶(F7、F8)可以作为孤独症儿童脑功能状态评估的敏感脑区,T4、P3可以作为辅助干预的敏感通道.
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关键词
孤独症
静息态脑电信号
多重多尺度熵
复杂度
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Keywords
Autism
resting electroencephalogram(EEG)
multiple multiscale entropies
complexity
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分类号
R749.94
[医药卫生—神经病学与精神病学]
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