【摘 要】
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脑电信号一致性反映双通道信号在一定频率范围上波动形式的一致程度,反映相应位点大脑之间的联络性。将基于最小方差无失真响应的一致性算法与核滤波相结合,提出平滑最小方差
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省信息传输与信号处理重点实验室,北京师范大学认知神经科学和学习国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603327);河北省自然科学基金(F2018203239,F2017203169)
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脑电信号一致性反映双通道信号在一定频率范围上波动形式的一致程度,反映相应位点大脑之间的联络性。将基于最小方差无失真响应的一致性算法与核滤波相结合,提出平滑最小方差无失真响应一致性算法(SMVDR);仿真实验表明,SMVDR在窄带信号和宽带信号中均有较好的准确性和抗噪性能。利用新算法SMVDR,对31例糖尿病患者(遗忘型轻度认知障碍aMCI组18人,认知功能正常对照组13人)的脑电信号在大脑不同区域、不同频带(δ,θ,α,β)进行一致性分析,统计分析发现:aMCI组在左右颞间δ频段的一致性下降而β频段一致性增加,前额-枕区的θ频段的一致性增加,右颞-枕区和前额-右颞区域的α频段一致性下降。一致性值与MOCA得分的相关性分析发现,在特征通道下δ和α频段的一致性与MOCA得分存在显著的正相关,θ和β频段一致性与MOCA分数呈负相关。SMVDR算法可以更好地计算双通道脑电信号之间的一致程度,对于理解老年期轻度认知障碍的患病机制并进行早期诊断与干预具有重要的意义。
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