【摘 要】
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为寻找抑郁症患者早期诊断指标,采集了5例未经抗抑郁药物干预的抑郁症患者和6例正常被试者静息状态下的脑电数据,采用样本熵算法,研究抑郁症患者脑电时间序列复杂度。结果表
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,桂林电子科技大学生命与环境科学学院
【基金项目】
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广西自然科学基金(2011GXNSFA18183)
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为寻找抑郁症患者早期诊断指标,采集了5例未经抗抑郁药物干预的抑郁症患者和6例正常被试者静息状态下的脑电数据,采用样本熵算法,研究抑郁症患者脑电时间序列复杂度。结果表明,2组数据睁眼状态都比闭眼状态的样本熵数值大,说明睁眼状态的时间序列复杂度要高于闭眼状态。抑郁组的睁眼状态和闭眼状态样本熵数值分别比正常组大,说明抑郁组睁眼和闭眼状态时间序列复杂度比正常组高。研究表明,样本熵的处理方法能有效区分抑郁症患者和正常对照组,样本熵可作为判别抑郁症的生物学指标,为抑郁症的早期诊断提供一种辅助方法。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技