【摘 要】
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抑郁症(Major depressive disorder,MDD)和双相障碍(bipolar disorder,BD)是广泛存在的情感障碍类精神疾病,目前已经对个人生活、家庭和谐以及社会良序稳定发展造成了不良影响,使患者的日常生活严重受阻。当下对精神疾病的科学研究主要从脑电图(Electroencephalogram,EEG)、影像学和分子生物学角度入手,而计算机作为智能处理和控制的工具也被广泛
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抑郁症(Major depressive disorder,MDD)和双相障碍(bipolar disorder,BD)是广泛存在的情感障碍类精神疾病,目前已经对个人生活、家庭和谐以及社会良序稳定发展造成了不良影响,使患者的日常生活严重受阻。当下对精神疾病的科学研究主要从脑电图(Electroencephalogram,EEG)、影像学和分子生物学角度入手,而计算机作为智能处理和控制的工具也被广泛应用于脑疾病的诊断。脑电信号有大量潜在的生理信息,前人研究主要集中在脑电信号的时域和频域信息,因此本实验基于时频域的相位特性和脑地形图展开相关研究,具体如下:首先,本文对脑电信号的基本概念进行简单阐述,明确了研究脑疾病从反应大脑活动的脑电信号入手的基本原理。然后详细介绍了脑电信号分析的相关方法和技术,着重介绍了脑网络分析理论和微状态分析方法,明确使用这两种方法研究的原理和必要性,最后介绍了脑电信号的采集过程和预处理操作。其次,本文提出了一种基于相位同步特征融合的抑郁症和双相障碍识别方法。从时频域角度出发,分别提取EEG的相位延迟指数(Phase Lay Index,PLI)、相位锁值(Phase Locking Value,PLV)和加权相位延迟指数(Weighted Phase Lay Index,WPLI)以及他们的相互融合作为特征,并采用不同的机器学习分类器在alpha、beta、theta和delta频带下对抑郁症和双相障碍进行分类和可视化。由分类实验结果可以看出,融合后的特征要比单特征分类效果相对明显,且混合特征PLV_PLI_WPLI在beta频带表现最佳。不同特征的大脑网络连接可视化结果表明被试的主要差异脑区分布在额叶、颞叶和顶叶。最后,从脑地形拓扑图角度出发,本文对MDD和BD患者在睁眼、闭眼和睁眼闭眼混合情况下进行微状态识别研究。通过对健康对照组(Healthy control,HC)、MDD和BD三种被试类型在睁眼和闭眼情况下不同微状态的参数进行组间和组内统计学分析,发现出现频次(Occurrence)是区别MDD、BD和HC的优良特征。鉴于此,我们进一步研究三组被试在睁眼和闭眼情况下微状态参数Occurrence在不同状态之间的转移概率,发现MDD组的微状态C经常出现,BD组的微状态A更容易转向微状态B。除此之外,使用K-ELMC算法分别对睁眼、闭眼和睁眼闭眼混合状态的不同微状态参数进行聚类比较分析,研究发现,对于MDD、BD和HC的分类任务而言,闭眼数据集取得更好的分类效果;与此同时,微状态参数Occurrence的鉴别效果要优于其他参数。
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