小波熵分析癫痫信号PPTPPT课件

0.4
0 FP1 FP2 F7 F3 FZ F4 F8 T3 C3 CZ C4 T4 T5 P3 PZ P4 T6 O1 O2
0.5
α节律 0.45
健康EEG 发作间隙
0.4
0.35
0.35
0.3
0.3
0.25
0.25
0.2
0.2
0.15
0.15
0.1
0.1
0.05
0.05
0 FP1 FP2 F7 F3 FZ F4 F8 T3 C3 CZ C4 T4 T5 P3 PZ P4 T6 O1 O2
二.脑 电 信 号
大脑是一个复杂的系统，脑科学的研究是目前世界 上研究的重点与难点之一。目前有效可行的方法是利 用脑电信号对大脑进行相关研究。脑电是脑神经细胞 的电生理活动在大脑皮层和头皮表面表现出的电位变 化，是一种复杂的非平稳随机信号，具有信号微弱， 个体差异大等特点，所以如何有效地提取其中的有用 信息是脑科学研究的棘手问题。近年来随着计算机技 术、信号处理技术的快速发展，时频分析、非线性分 析，人工神经网络等现代方法陆续运用在脑电信号分 析上面。通过上述方法提取脑电信号的特征，可为某 些大脑疾病提供临床上的诊断依据并进一步给予有效 地治疗，具有重要的临床应用价值。
10 20
30 40
50 60 70
80 90 100
0.4 0.35
0.3
正常人 平均值 癫痫患者 平均值
0.25
0.2
0.15
0.1
α节律
0.05 0
10 20
30 40
50 60 70
80 90 100
0.38
正常人
0.36
平均值
癫痫患者
0.34
平均值
0.32
0.3
0.28
0.26
0.24
0.22
2. 分别在5个不同节律中选择若干个频率采样点，计算在此频 率下的小波熵值，将其在坐标图中标注出来，这些小波熵值是 分布在平均值附近的。通过比较，同样可以得出癫痫患者与正 常人脑电信号的差异。
3. 计算癫痫患者和正常人脑电信号EEG小波熵的方差，并画出 箱形图与方差分析表进行比较，然后分析癫痫患者和正常人的 脑电信号的区别。
Values
Values
1.3
1.2
1.1
1
0.9
0 FP1 FP2 F7 F3 FZ F4 F8 T3 C3 CZ C4 T4 T5 P3 PZ P4 T6 O1 O2
0.5
θ节律
0.45
0.4
0.35
0.3
健康EEG
0.1 δ节律
发作间隙
0.09
0.08
0.07
0.06
健康EEG 发作间隙
0.25
0.05
0.2
0.04
0.15
0.03
0.1
0.02
实验中的电极放置位置采用国际10/20系统标准，见下图所示
脑电信号
实
验
小 波分 解
基
本
小波熵计算
流
程
图
方差分析
画 图，比 较
小波熵分析与方差分析
1. 为了试验数据的可比性，我们选择对癫痫患者在健康状态下 和发病期间的脑电信号进行提取，计算出每个导联电极处脑电 信号的小波熵及其平均值并画出小波熵平均值的柱状图进行分 析比较。
0.2 β节律
0.18 0
10 20
30 40
50 60 70
80 90 100
0.35
正常人
平均值
0.3
癫痫患者
平均值
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
θ节律
0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0.08 0.075
0.07 0.065
0.06 0.055
0.05 0.045
0.04 0.035
0.03 0
δ节律
10 20 30 40
50 60 70
正常人 平均值 癫痫患者 平均值
80 90 100
从图中我们可以看出癫痫患者脑电信号的小波熵平均值始终是
高于正常人的脑电信号小波熵平均值，并且对癫痫患者脑电信号采 样点处的小波熵值在平均值周围的分布较正常人来说更加分散，更 加混乱。这也正说明了癫痫患者的脑电信号较正常人的脑电信号更 加复杂无序，杂乱无章。
1.5
原始频带
0.5 健康EEG 发作间隙 0.45
0.4
γ节律
健康EEG 发作间隙
0.35 1
0.3
0ห้องสมุดไป่ตู้25
0.2
0.5 0.15
0.1
0.05
0 FP1FP2 F7 F3 FZ F4 F8 T3 C3 CZ C4 T4 T5 P3 PZ P4 T6 O1 O2
0.5
β节律 0.45
健康EEG 发作间隙
0.05
0.01
0 FP1 FP2 F7 F3 FZ F4 F8 T3 C3 CZ C4 T4 T5 P3 PZ P4 T6 O1 O2
0 FP1 FP2 F7 F3 FZ F4 F8 T3 C3 CZ C4 T4 T5 P3 PZ P4 T6 O1 O2
从上述六幅图中可以看出，癫痫患者在健康状态下和发病期间的EEG 小波熵是有明显差异的。无论是在原始频带（0—60Hz）还是实验中重构的 5个频带中，无论是在哪个导联电极上，患者在发病期间的EEG小波熵一般 都要比健康状态下的EEG小波熵大。这也对应了生物学上对癫痫病症的研究
常见脑电信号分析方法
三 .小 波 理 论
顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰 减性；而称之为“波”则是指它的波动性。它区别于传统的应 用与频域分析的傅里叶分析。在传统的傅里叶分析中，信号 完全是在频域展开的，不包含任何时域信息，这对于某些应 用来说是很恰当的，因为信号的频率信息对其是非常重要的， 但其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要。而小波 分析则克服了这一缺陷。
熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，用来表示任何 一种能量在空间中分布的均匀程度，能量分布得越均匀，熵 就越大。一个体系的能量完全均匀分布时，这个系统的熵就 达到最大值。小波熵是信号能量在子空间分布无序程度的一 种度量。
四：实 验 过 程
本实验引用的两组EEG数据是分别从100位癫痫患者与正常人的 大脑中提取出来的脑电信号，这些脑电信号的采样频率范围为0— 173Hz，提取其中0—60Hz频段的频率。根据小波包分解层数的选择 原理，对EEG信号进行小波包四层分解。
结果：癫痫患者在发病期间，大脑神经元突发性异常放电，导致短暂的大
脑功能障碍，此时大脑内的脑电信号处于极度混乱的状态，而体系的混乱 程度正好是由熵来反应了，所以患者在癫痫发病期间的EEG小波熵一定比健 康状态下的大。
0.4
正常人
平均值
0.35
癫痫患者
平均值
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1 γ节律
0.05 0