【摘 要】
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该论文的主要工作主要集中在两个方面.首先,利用近年来声速发展起来的非线性动力学分析手段,对AD病人与同年龄组的正常人的脑电进行分析以获取具有较强特异性的指标.我们发现
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该论文的主要工作主要集中在两个方面.首先,利用近年来声速发展起来的非线性动力学分析手段,对AD病人与同年龄组的正常人的脑电进行分析以获取具有较强特异性的指标.我们发现在以信息熵为标度进行的研究中,AD病人在各个导联处均表现与正常人组信息处理量的显著降低,平均而言降逼达20﹪左右,其中尤以脑萎缩高发区的额叶和颞叶导联为最显著.同时对信息传输序列的复杂度Kc分析表明其复杂度也有相似的下降.另外,从可以衡量相空间中序列模式复杂度的近似熵（Apen）的分析来看,AD病人的Apen在各导联均有不同程度的降低.这些研究表明基于非线性动力学的信息熵、复杂度Kc与近似熵（Apen）可以作为特异性指标来区分AD病人与正常人.然后,我们利用第一步工作中获取的这些特异性参数作为输入,利用人工神经网络（ANN）技术构造一个自动分类系统,输出得病与否的判定值.从样本训练和检验的情况来看,BP神经对痴呆与否的分类具有相当的准确度.
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