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运动疲劳后人体脑区脑电功率谱特征的反应分析
被引量：
4
1
作者
甘霖
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第3期169-174,共6页
分析在运动疲劳状态下人体脑电信号的反应特征。在某体育院校中随机选择30名健康男性志愿者,在开始实验前,首先令受试者熟悉实验流程,对受试者强迫高强度运动,在对受试者脑电信号进行测试时,电极依据国际10/20系统安放,将人体两个耳垂...
分析在运动疲劳状态下人体脑电信号的反应特征。在某体育院校中随机选择30名健康男性志愿者,在开始实验前,首先令受试者熟悉实验流程,对受试者强迫高强度运动,在对受试者脑电信号进行测试时,电极依据国际10/20系统安放,将人体两个耳垂看作参考电极,前额正中接地。正式实验包括两部分:第一部分是受试者分别以20%、60%MVC进行静态屈肘诱发屈肘肌疲劳实验;第二部分为疲劳运动后脑电波脑电功率谱百分比变化实验。不同脑区脑电功率谱能量通常集中于5~20 Hz频率区间中,每个脑区脑电信号功率谱能量曲线的峰值均为10 Hz左右。60%MVC运动疲劳实验中不同脑区脑电功率谱能量处于3~60 Hz的广泛频率区间中,功率谱能量曲线峰值均约为14 Hz;和运动前半段脑电功率谱能量比较,运动后半段左侧脑区和右侧脑区脑电功率谱能量值在一定程度呈上升趋势,中间脑区无显著变化,前、后脑区整体呈增加趋势,但在部分频率下有所降低。20%MVC与60%MVC运动疲劳实验后半段各脑区各频段能量平均值较前半段均在一定程度上有所增加。运动疲劳后γ波指数在第10 min和安静值相比显著增加,P<0.05,运动疲劳后θ波指数在第10、20和30 min和安静值相比显著降低,P<0.05;运动疲劳后α波指数均低于安静值,但无显著性差异,P>0.05;运动疲劳后β波指数在第30 min和安静值相比显著降低,P<0.05。说明运动能够提高神经系统功能,促进大脑发育。
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关键词
运动疲劳
人体
脑电信号特征
反应
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职称材料
基于HFD和LZC特征联合的单通道静息态脑电抑郁症识别研究
被引量：
2
2
作者
康显赟
刘爽
+2 位作者
苏方玥
李洁
明东
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期181-190,共10页
目前抑郁症的临床诊断多以医生经验和患者主观感受为主,主观性强、准确率低、耗时长。随着神经电生理学和计算机技术的发展,抑郁症的客观分类与识别成为可能。但是,已有的基于静息态脑电信号的抑郁症分类识别方法较为单一,脑电特征选取...
目前抑郁症的临床诊断多以医生经验和患者主观感受为主,主观性强、准确率低、耗时长。随着神经电生理学和计算机技术的发展,抑郁症的客观分类与识别成为可能。但是,已有的基于静息态脑电信号的抑郁症分类识别方法较为单一,脑电特征选取的精准性、综合性和有效性有待进一步探究。本文在设计包含两种模态实验范式的基础上,提出一种基于HFD和LZC特征联合的单通道静息态脑电抑郁症分类识别方法,以期用较少的特征获得较高的分类准确率。首先采集8名抑郁患者和8名健康对照的静息态脑电信号;然后提取其非线性动力学特征参数HFD和LZC;最后将特征数据输入到非线性支持向量机模型中进行分类识别。结果表明,联合特征得到的灵敏度、特异性和分类正确率最高分别为98.12%、96.67%和95.10%,较单独HFD/LZC特征平均分别提高了23.05%、17.02%和19.29%。同时,模型主体部分仅耗时约12 s。研究结果对临床实践中抑郁症的识别和辅助诊断具有重要意义。
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关键词
抑郁症
静息态
脑
电信号
脑电信号特征
分类识别模型
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职称材料
题名
运动疲劳后人体脑区脑电功率谱特征的反应分析
被引量：
4
1
作者
甘霖
机构
吉林警察学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第3期169-174,共6页
文摘
分析在运动疲劳状态下人体脑电信号的反应特征。在某体育院校中随机选择30名健康男性志愿者,在开始实验前,首先令受试者熟悉实验流程,对受试者强迫高强度运动,在对受试者脑电信号进行测试时,电极依据国际10/20系统安放,将人体两个耳垂看作参考电极,前额正中接地。正式实验包括两部分:第一部分是受试者分别以20%、60%MVC进行静态屈肘诱发屈肘肌疲劳实验;第二部分为疲劳运动后脑电波脑电功率谱百分比变化实验。不同脑区脑电功率谱能量通常集中于5~20 Hz频率区间中,每个脑区脑电信号功率谱能量曲线的峰值均为10 Hz左右。60%MVC运动疲劳实验中不同脑区脑电功率谱能量处于3~60 Hz的广泛频率区间中,功率谱能量曲线峰值均约为14 Hz;和运动前半段脑电功率谱能量比较,运动后半段左侧脑区和右侧脑区脑电功率谱能量值在一定程度呈上升趋势,中间脑区无显著变化,前、后脑区整体呈增加趋势,但在部分频率下有所降低。20%MVC与60%MVC运动疲劳实验后半段各脑区各频段能量平均值较前半段均在一定程度上有所增加。运动疲劳后γ波指数在第10 min和安静值相比显著增加,P<0.05,运动疲劳后θ波指数在第10、20和30 min和安静值相比显著降低,P<0.05;运动疲劳后α波指数均低于安静值,但无显著性差异,P>0.05;运动疲劳后β波指数在第30 min和安静值相比显著降低,P<0.05。说明运动能够提高神经系统功能,促进大脑发育。
关键词
运动疲劳
人体
脑电信号特征
反应
Keywords
sports fatigue
the human brain electrical signal characteristic
response
分类号
R338.4 [医药卫生—人体生理学]
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职称材料
题名
基于HFD和LZC特征联合的单通道静息态脑电抑郁症识别研究
被引量：
2
2
作者
康显赟
刘爽
苏方玥
李洁
明东
机构
天津大学医学工程与转化医学研究院
天津市安定医院
天津大学精密仪器与光电子工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期181-190,共10页
基金
国家杰出青年科学基金(81925020)
国家自然科学基金(81801786)
天津市自然科学基金(19JCYBJC29200)项目资助。
文摘
目前抑郁症的临床诊断多以医生经验和患者主观感受为主,主观性强、准确率低、耗时长。随着神经电生理学和计算机技术的发展,抑郁症的客观分类与识别成为可能。但是,已有的基于静息态脑电信号的抑郁症分类识别方法较为单一,脑电特征选取的精准性、综合性和有效性有待进一步探究。本文在设计包含两种模态实验范式的基础上,提出一种基于HFD和LZC特征联合的单通道静息态脑电抑郁症分类识别方法,以期用较少的特征获得较高的分类准确率。首先采集8名抑郁患者和8名健康对照的静息态脑电信号;然后提取其非线性动力学特征参数HFD和LZC;最后将特征数据输入到非线性支持向量机模型中进行分类识别。结果表明,联合特征得到的灵敏度、特异性和分类正确率最高分别为98.12%、96.67%和95.10%,较单独HFD/LZC特征平均分别提高了23.05%、17.02%和19.29%。同时,模型主体部分仅耗时约12 s。研究结果对临床实践中抑郁症的识别和辅助诊断具有重要意义。
关键词
抑郁症
静息态
脑
电信号
脑电信号特征
分类识别模型
Keywords
depression
resting-state EEG signals
features of EEG signal
classification and recognition model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH77 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
运动疲劳后人体脑区脑电功率谱特征的反应分析
甘霖
《科学技术与工程》
北大核心
2017
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于HFD和LZC特征联合的单通道静息态脑电抑郁症识别研究
康显赟
刘爽
苏方玥
李洁
明东
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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