为抑制白噪声和窄带干扰对局部放电脉冲信号能量测量的影响,提出了一种基于噪声参数的能量估计方法。研究了现场信号模型和信号能量谱系数的概率分布,得到噪声参数已知条件下脉冲信号能量的最大似然估计。同时为获得噪声参数,将采样数...为抑制白噪声和窄带干扰对局部放电脉冲信号能量测量的影响,提出了一种基于噪声参数的能量估计方法。研究了现场信号模型和信号能量谱系数的概率分布,得到噪声参数已知条件下脉冲信号能量的最大似然估计。同时为获得噪声参数,将采样数据划分成信号帧和噪声帧,采用3F–C法估计了白噪声和窄带干扰参数。通过仿真实验和实测数据处理,与传统小波包降噪方法的结果进行了对比。数据分析结果表明:无论是针对单一白噪声环境还是存在窄带干扰的混合噪声环境,该能量估计方法的准确性均优于传统小波包降噪方法,且随着信噪比的降低和信号时间窗口长度的增加,该方法表现出更明显的优势。在信噪比为–8 d B的条件下,使用该方法对实测局部放电脉冲信号进行能量估计的相对误差仅为4.07%,而使用小波包降噪方法时相对误差则达到44.12%。展开更多
目的探讨应用静息态功能磁共振成像(resting state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)技术研究原发性失眠(primary insomnia,PI)患者较为一致的易损脑区,从而揭示PI脑损伤可能的神经机制。材料与方法检索2022年4月7日之...目的探讨应用静息态功能磁共振成像(resting state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)技术研究原发性失眠(primary insomnia,PI)患者较为一致的易损脑区,从而揭示PI脑损伤可能的神经机制。材料与方法检索2022年4月7日之前采用局部一致性(regional honogeneity,ReHo)及低频振幅/比率低频振幅/动态低频振幅(amplitude of low-frequency fluctuation/fraction amplitude of low-frequency fluctuation/dynamic amplitude of low-frequency fluctuation,ALFF/fALFF/dALFF)分析方法探讨PI患者脑功能改变的文献,按照严格的纳排标准,采用激活似然估计法(activation likelihood estimation,ALE)对既往研究中PI患者相对于健康对照组(healthy controls,HCs)自发神经活动异常的脑区进行整合分析。结果共纳入19篇文献20个研究(PI 706例,HCs 681例)。结合ReHo及ALFF/fALFF/dALFF数据元分析结果显示,PI患者相对于HCs左侧梭状回和海马旁回活动增加(体素分别为3640、928 mm3,P<0.05),并未发现活动减低的脑区。单独ALFF数据元分析结果显示,PI患者相对于HCs左侧梭状回活动增加(体素为1360 mm3,P<0.05),并未发现活动减低的脑区。单独ReHo数据元分析结果显示,PI患者相对于HCs并未出现任何活动增高或减低的脑区。结论本文通过ALE元分析发现PI患者较为一致的易损脑区为左侧梭状回和海马旁回,这有助于进一步从神经病理学的角度理解PI脑损伤。展开更多
目的:本研究通过激活似然估计的Meta分析,探究中央颞区棘波儿童自限性癫痫患儿(self-limited epilepsy with centrotemporal spikes,SeLECTS)的局部脑区功能变化特点。方法:通过系统检索中文及外文数据库,检索自建库开始至2024年1月25...目的:本研究通过激活似然估计的Meta分析,探究中央颞区棘波儿童自限性癫痫患儿(self-limited epilepsy with centrotemporal spikes,SeLECTS)的局部脑区功能变化特点。方法:通过系统检索中文及外文数据库,检索自建库开始至2024年1月25日伴中央颞区棘波自限性癫痫患儿自发脑活动改变的文献,运用基于体素的Meta分析,对SeLECTS患儿与健康对照组局部脑区功能变化相关的研究结果进行了整合分析。利用元回归分析的方法计算Meta结果与人口学变量和临床信息的相关性。结果:全效应Meta分析发现右侧中央前回自发脑活动升高。局部一致性Meta分析并未发现自发脑区活动的升高和减低。单独低频振幅和低频振幅分数Meta分析发现自发脑活动增加脑区包括右侧中央后回、左侧脑岛、右侧前扣带回,自发脑活动减低脑区包括左侧颞中回、左侧楔前叶、左侧枕中回。Meta-回归分析表明,SeLECTS患儿右侧中央前回的自发活动与年龄呈正相关。结论:SeLECTS患儿多个区域的脑区自发脑活动出现了异常,其功能改变的脑区可以帮助更好的解释SeLECTS的发病机制,在此基础上未来为进一步探索SeLECTS的影像学机制提供参考。展开更多
文摘为抑制白噪声和窄带干扰对局部放电脉冲信号能量测量的影响,提出了一种基于噪声参数的能量估计方法。研究了现场信号模型和信号能量谱系数的概率分布,得到噪声参数已知条件下脉冲信号能量的最大似然估计。同时为获得噪声参数,将采样数据划分成信号帧和噪声帧,采用3F–C法估计了白噪声和窄带干扰参数。通过仿真实验和实测数据处理,与传统小波包降噪方法的结果进行了对比。数据分析结果表明:无论是针对单一白噪声环境还是存在窄带干扰的混合噪声环境,该能量估计方法的准确性均优于传统小波包降噪方法,且随着信噪比的降低和信号时间窗口长度的增加,该方法表现出更明显的优势。在信噪比为–8 d B的条件下,使用该方法对实测局部放电脉冲信号进行能量估计的相对误差仅为4.07%,而使用小波包降噪方法时相对误差则达到44.12%。
文摘目的:本研究通过激活似然估计的Meta分析,探究中央颞区棘波儿童自限性癫痫患儿(self-limited epilepsy with centrotemporal spikes,SeLECTS)的局部脑区功能变化特点。方法:通过系统检索中文及外文数据库,检索自建库开始至2024年1月25日伴中央颞区棘波自限性癫痫患儿自发脑活动改变的文献,运用基于体素的Meta分析,对SeLECTS患儿与健康对照组局部脑区功能变化相关的研究结果进行了整合分析。利用元回归分析的方法计算Meta结果与人口学变量和临床信息的相关性。结果:全效应Meta分析发现右侧中央前回自发脑活动升高。局部一致性Meta分析并未发现自发脑区活动的升高和减低。单独低频振幅和低频振幅分数Meta分析发现自发脑活动增加脑区包括右侧中央后回、左侧脑岛、右侧前扣带回,自发脑活动减低脑区包括左侧颞中回、左侧楔前叶、左侧枕中回。Meta-回归分析表明,SeLECTS患儿右侧中央前回的自发活动与年龄呈正相关。结论:SeLECTS患儿多个区域的脑区自发脑活动出现了异常,其功能改变的脑区可以帮助更好的解释SeLECTS的发病机制,在此基础上未来为进一步探索SeLECTS的影像学机制提供参考。
