【摘 要】
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轻度认知障碍（Mild Cognitive Impairment,MCI）是一种与记忆功能衰退相关的神经退行性疾病,极易发展成阿尔茨海默病。该文通过采用精细复合多元多尺度模糊熵算法、多尺度分散递归图和分散交叉递归图的递归定量分析方法,研究分析MCI患者的脑电信号非线性特征。首先,简单介绍脑电信号的产生机理和特点,并且对MCI的评估标准神经心理学量表以及MCI组和对照组的纳入和排除标准进行了介绍。其
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轻度认知障碍（Mild Cognitive Impairment,MCI）是一种与记忆功能衰退相关的神经退行性疾病,极易发展成阿尔茨海默病。该文通过采用精细复合多元多尺度模糊熵算法、多尺度分散递归图和分散交叉递归图的递归定量分析方法,研究分析MCI患者的脑电信号非线性特征。首先,简单介绍脑电信号的产生机理和特点,并且对MCI的评估标准神经心理学量表以及MCI组和对照组的纳入和排除标准进行了介绍。其次,将精细复合多元多尺度模糊熵算法利用耦合MIX（p）模型、1/f噪声和白噪声的组合模型进行仿真分析,并且将该算法与三种多通道熵算法进行仿真对比分析,发现精细复合多元多尺度模糊熵算法更加适合分析MCI患者的脑电信号。采用精细复合多元多尺度熵对MCI患者的脑电信号进行分析,发现在长尺度下,MCI组和对照组表现出显著的差异性。通过采用皮尔森线性相关性分析,发现脑电信号的精细复合多元多尺度模糊熵与神经心理学测试的得分之间存在显著的相关性。之后还简单地研究了各个脑区的多尺度多通道同步值,采用多尺度归一化排序互信息全局同步指数进行分析。研究多尺度全局同步可以为研究和选择多通道熵算法提供一些参考。然后,将得出的分散递归图算法利用Logistic模型进行仿真分析,并且将该方法与排序递归图算法进行对比,发现分散递归图的性能优于排序递归图。并且将分散递归图算法与递归定量分析相结合研究MCI患者的脑电信号,大多数电极在长尺度下表现出显著性差异,并且与神经心理学测试的得分之间存在显著的相关性。最后,将分散递归图扩展成分散交叉递归图,并且将分散交叉递归图算法与递归定量分析相结合,并采用双通道耦合MIX（p）模型进行仿真分析。发现该算法对数据长度和噪声都具有较低的敏感度。采用分散交叉递归图研究不同脑区间电极对的交叉确定性,发现MCI组和对照组之间存在显著性差异,并且确定性值与神经心理学测试的得分之间存在显著的相关性。
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