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静息态功能MRI分数低频振幅评估青少年吸烟成瘾者脑白质功能
1
作者
宋岱凝
薛婷
+5 位作者
喻大华
王俊轩
忻五园
丁静静
罗琳
康永强
《中国医学影像技术》
北大核心
2025年第3期473-476,共4页
目的采用静息态功能MRI(rs-fMRI)分数低频振幅(fALFF)技术观察青少年吸烟成瘾者(AS)大脑白质功能变化。方法前瞻性纳入AS组及对照组各45名,采集颅脑rs-fMRI,观察组间fALFF存在差异脑区,分析fALFF与临床指标的相关性。结果相比对照组,AS...
目的采用静息态功能MRI(rs-fMRI)分数低频振幅(fALFF)技术观察青少年吸烟成瘾者(AS)大脑白质功能变化。方法前瞻性纳入AS组及对照组各45名,采集颅脑rs-fMRI,观察组间fALFF存在差异脑区,分析fALFF与临床指标的相关性。结果相比对照组,AS组右侧上纵束fALFF显著升高(FDR校正Q<0.05),且其团块峰值与法氏尼古丁依赖检验量表(FTND)评分呈正相关(r=0.294,P=0.049)。结论AS白质功能发生变化,表现为右侧上纵束fALFF显著增加,且与尼古丁依赖程度呈正相关。
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关键词
青少年
吸烟
尼古丁
脑
磁共振成像
分数低频振幅
前瞻性研究
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职称材料
脑电图信号在疲劳驾驶检测中的应用与挑战
被引量：
2
2
作者
宗少杰
董芳
+5 位作者
程永欣
喻大华
袁凯
王娟
马宇欣
张飞
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1645-1669,共25页
当前快节奏生活已经成为日常生活的常态,对人们的身心健康带来了不少负面影响,特别是在驾驶过程中容易出现疲劳困倦的情况。因此,疲劳驾驶检测技术成为了研究的热点,并取得了显著的进展。本文将介绍基于脑电图(electroencephalogram,EEG...
当前快节奏生活已经成为日常生活的常态,对人们的身心健康带来了不少负面影响,特别是在驾驶过程中容易出现疲劳困倦的情况。因此,疲劳驾驶检测技术成为了研究的热点,并取得了显著的进展。本文将介绍基于脑电图(electroencephalogram,EEG)信号的疲劳驾驶检测方法。本文首先概述基于EEG信号的疲劳驾驶检测的总体流程,包括信号采集、预处理、特征提取和分类等步骤。然后,详细介绍EEG信号中与疲劳相关的特征及其在疲劳驾驶检测中的应用。这些特征包括频域特征、时域特征、拓扑特征等,通过分析这些特征可以有效地识别出驾驶员是否处于疲劳状态。接下来,探讨目前已有的疲劳驾驶检测模型的性能评估和评价指标。针对基于EEG信号的疲劳驾驶检测,常用的指标包括准确率、灵敏度、特异度等。本文分析不同模型在这些指标上的表现,并比较它们的优劣。本文还简单介绍了EEG信号分类方法及其应用现状。常见的分类方法包括支持向量机、神经网络、贝叶斯分类器等,这些方法在疲劳驾驶检测中得到了广泛应用。针对目前基于EEG信号的疲劳驾驶检测面临的问题,本文提出了一些解决方法。例如,统一数据标注标准、增加被试数量等。最后,在总结全文内容的基础上讨论了基于EEG信号的疲劳驾驶技术未来的发展方向。在未来,可以进一步提升疲劳驾驶检测技术的准确性和实用性,以更好地应对快节奏社会给驾驶员安全带来的挑战。
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关键词
脑电图信号
疲劳驾驶检测
脑功能连接
传统机器学习
深度学习
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职称材料
题名
静息态功能MRI分数低频振幅评估青少年吸烟成瘾者脑白质功能
1
作者
宋岱凝
薛婷
喻大华
王俊轩
忻五园
丁静静
罗琳
康永强
机构
内蒙古
科技大学数智产业学院
内蒙古模式识别与智能图像处理重点实验室
内蒙古
科技大学理学院
内蒙古
科技大学自动化与电气工程学院
内蒙古
科技大学包头医学院第一附属医院影像中心
出处
《中国医学影像技术》
北大核心
2025年第3期473-476,共4页
基金
国家自然科学基金(82260359)
内蒙古自治区自然科学基金(2021MS08014)
内蒙古自治区高校基本科研业务费项目。
文摘
目的采用静息态功能MRI(rs-fMRI)分数低频振幅(fALFF)技术观察青少年吸烟成瘾者(AS)大脑白质功能变化。方法前瞻性纳入AS组及对照组各45名,采集颅脑rs-fMRI,观察组间fALFF存在差异脑区,分析fALFF与临床指标的相关性。结果相比对照组,AS组右侧上纵束fALFF显著升高(FDR校正Q<0.05),且其团块峰值与法氏尼古丁依赖检验量表(FTND)评分呈正相关(r=0.294,P=0.049)。结论AS白质功能发生变化,表现为右侧上纵束fALFF显著增加,且与尼古丁依赖程度呈正相关。
关键词
青少年
吸烟
尼古丁
脑
磁共振成像
分数低频振幅
前瞻性研究
Keywords
adolescent
smoking
nicotine
brain
magnetic resonance imaging
fractional amplitude of low-frequency fluctuation
prospective studies
分类号
R749.6 [医药卫生—神经病学与精神病学]
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
脑电图信号在疲劳驾驶检测中的应用与挑战
被引量：
2
2
作者
宗少杰
董芳
程永欣
喻大华
袁凯
王娟
马宇欣
张飞
机构
内蒙古
科技大学数智产业学院(网络安全学院)
西安电子科技大学生命科学与技术学院
出处
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1645-1669,共25页
基金
国家脑科学和类脑智能技术计划(2022ZD0214500)
国家自然科学基金(82260359,82371500,U22A20303,61971451)
内蒙古自然科学基金(2021MS08014,2023QN08007)资助项目。
文摘
当前快节奏生活已经成为日常生活的常态,对人们的身心健康带来了不少负面影响,特别是在驾驶过程中容易出现疲劳困倦的情况。因此,疲劳驾驶检测技术成为了研究的热点,并取得了显著的进展。本文将介绍基于脑电图(electroencephalogram,EEG)信号的疲劳驾驶检测方法。本文首先概述基于EEG信号的疲劳驾驶检测的总体流程,包括信号采集、预处理、特征提取和分类等步骤。然后,详细介绍EEG信号中与疲劳相关的特征及其在疲劳驾驶检测中的应用。这些特征包括频域特征、时域特征、拓扑特征等,通过分析这些特征可以有效地识别出驾驶员是否处于疲劳状态。接下来,探讨目前已有的疲劳驾驶检测模型的性能评估和评价指标。针对基于EEG信号的疲劳驾驶检测,常用的指标包括准确率、灵敏度、特异度等。本文分析不同模型在这些指标上的表现,并比较它们的优劣。本文还简单介绍了EEG信号分类方法及其应用现状。常见的分类方法包括支持向量机、神经网络、贝叶斯分类器等,这些方法在疲劳驾驶检测中得到了广泛应用。针对目前基于EEG信号的疲劳驾驶检测面临的问题,本文提出了一些解决方法。例如,统一数据标注标准、增加被试数量等。最后,在总结全文内容的基础上讨论了基于EEG信号的疲劳驾驶技术未来的发展方向。在未来,可以进一步提升疲劳驾驶检测技术的准确性和实用性,以更好地应对快节奏社会给驾驶员安全带来的挑战。
关键词
脑电图信号
疲劳驾驶检测
脑功能连接
传统机器学习
深度学习
Keywords
electroencephalogram signals
fatigue driving detection
brain functional connectivity
traditional machine learning
deep learning
分类号
U463.6 [机械工程—车辆工程]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
静息态功能MRI分数低频振幅评估青少年吸烟成瘾者脑白质功能
宋岱凝
薛婷
喻大华
王俊轩
忻五园
丁静静
罗琳
康永强
《中国医学影像技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
脑电图信号在疲劳驾驶检测中的应用与挑战
宗少杰
董芳
程永欣
喻大华
袁凯
王娟
马宇欣
张飞
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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