肌电模糊熵特征的加权核FDA跌倒识别

针对跌倒常常对老年人的健康构成严重危害的问题.本文设计了一种基于肌电信号的跌倒检测方法,首先提取腓肠肌和股外侧肌的sEMG的模糊熵特征作为特征向量,然后,针对日常活动动作类(Activities of Daily Life,ADL)的数目远多于跌倒类导致的数据集不平衡的问题,提出了加权核Fisher线性判别方法,采用相应的平衡参数来调节样本核矩阵,最终,将跌倒与行走、蹲下和坐下辨识出来.实验结果表明,该方法跌倒平均识别率96.7%,ADL平均识别率99.4%,识别结果优于其它分类方法.     

基于小波变换的混沌信号相空间重构研究

应用小波变换和非线性动力学方法研究了混沌信号在相空间中的行为，指出混沌时间序 列的小波变换实质上是在重构的相空间中，混沌吸引子向小波滤波器向量所张的空间中的投 影，与Packard等人提出的相空间重构方法本质上是一致的.实验结果表明，混沌信号经过 小波变换后，吸引子轨迹与原有轨迹具有相似的结构，同时，系统的关联维数、Kolmogorov 熵等非线性不变量仍然得到保留.这些结果表明，利用小波变换研究混沌信号是有效的. 关键词： 小波变换 相空间重构 混沌信号 脑电信号     

THE MAGNETIC POTENTIAL FOR THE ELLIPSOIDAL MEG PROBLEM

In magnetoencephalography （MEG） a primary current is activated within a bounded conductive medium, i.e., the head. The primary current excites an induction current and the total （primary plus induction） current generates a magnetic field which, outside the conductor, is irrotational and solenoidal. Consequently, the exterior magnetic field can be expressed as the gradient of a harmonic function, known as the magnetic potential. We show that for the case of a triaxial ellipsoidal conductor this potential is obtained by using integration along a specific path which is dictated by the geometrical characteristics of the ellipsoidal system as well as by utilizing special properties of ellipsoidal harmonics. The vector potential representation of the magnetic field is also obtained.     

基于多尺度卷积特征融合的癫痫脑电信号识别

脑电信号(electroencephalography,EEG)已成为医生诊断神经系统疾病最 广泛使用的工具,实现癫痫EEG的自动识别对 于癫痫患者的临床诊断和治疗具有重要意义。为了提高癫痫EEG的识别精度,提出了一 种基于多尺 度卷积特征融合的癫痫EEG自动识别模型。首先采用多尺度卷积特征融合方法提取多粒 度数据特征, 实现卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中不同层次的信息互补;然后经过长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)提取时间 特征,利用 softmax分类器给出最终的识别结果。为了评估提出方法的识别性能,在波恩大学癫痫病研 究中心数据集 中进行实验,并与CNN-LSTM模型、单一的LSTM等模型的识别性能进行了比较,实验结果表 明,提出 方法的识别精度明显高于其余方法, 平均可达到99.19%。该模型能够 有效识别癫痫EEG类别,具有较高的识别性能和临床应用潜力。     

基于P300的便携式中文输入系统

目前有关中文BCI输入系统的研究仅有拼音输入和笔画输入两种,且都克服不了中文输入速率较低、不便携等问题.据此提出了基于P300的五笔中文输入系统.此系统通过低成本OpenBCI套件,使用Wi-Fi协议传输脑电数据,在移动设备上实现刺激界面,并使用卷积神经网络处理脑电信号.实验表明,该系统具有高中文输入速率、高准确率以及...     

功能磁共振成像技术在药物难治性颞叶癫痫患者的记忆、语言及认知功能评估方面的应用

本研究探究了功能磁共振成像技术评估药物难治性颞叶癫痫患者的记忆、语言及认知功能的应用价值.选取148例药物难治性颞叶癫痫患者作为实验组,另选取148例健康者作为对照组参与测试,两组患者均行功能磁共振成像技术检查记忆、语言及认知功能,分析功能磁共振成像技术的评估效果.结果 表明,动词生成语言任务模式下,功能磁共振成像结果...     

基于STM32的心电采集仪设计

文中介绍了一种基于STM32处理器的心电采集仪的具体设计方案,该方案实现了从强噪声环境下通过AgCl电极和三导联线心电采集线提取微弱心电信号,再经AD620和OP07为核心元件的模拟前端对采集到的心电信号进行滤波放大,最后通过STM32单片机进行数字化处理,得到清晰、稳定并能够反映人体实际心电特征的生物电信号,同时在LCD上实时显示。本设计简单实用、稳定性高,且具有一定的医用价值。     

基于LSTM-Attention的P300事件相关电位识别分类研究

针对脑电信号中P300事件相关电位识别分类准确率较低的问题,文中提出了一种基于LSTM-Attention网络的P300事件相关电位的识别分类方法。在数据处理阶段使用SMOTE对脑电信号中P300电位数据进行数据增广,并基于DBSCAN聚类算法剔除合成数据中的无关噪声。在识别分类阶段,通过在LSTM网络后加入注意力机制和Dropout层搭建LSTM-Attention分类识别网络,并使用Sigmoid函数输出P300事件相关电位的识别分类结果。实验结果表明,文中方法能够有效对脑电信号中的P300事件相关电位进行识别分类,准确率和Dice系数均值分别达到了91.9%和91.7%,与传统方法相比准确性更高、泛化性能更强。     

TCD定量评价ICA狭窄致缺血性卒中患者侧支循环的研究

本研究探讨临床上应用经颅多普勒(TCD)定量评价颈内动脉(ICA)狭窄致缺血性脑卒中患者侧支循环建立及神经功能康复效果的价值。选取经数字剪影血管造影(DSA)确诊的单侧ICA狭窄或闭塞致缺血性脑卒中患者138例,所有患者均接受TCD检查,以DSA作为金标准,评估TCD诊断患者侧支循环建立的价值;TCD诊断前交通动脉、后交通动脉、眼动脉的侧支循环开放与DSA的符合率分别为91.53%、90.91%、86.05%;诊断单侧ICA狭窄或闭塞致缺血性脑卒中患者侧支循环的诊断灵敏度为89.88%、特异度为90.65%;138例单侧ICA狭窄或闭塞致缺血性脑卒中患者,其中侧支循环良好的患者有60例、侧支循不良的患者有78例,良好组患者的TCD量化评分显著高于不良组(P<0.05);且脑CBF、CBV值均显著大于不良组(P<0.05),而脑MTT、TTP值均显著小于不良组(P<0.05)。临床上采用TCD诊断与定量评估ICA狭窄致缺血性脑卒中患者侧支循环建立情况具有较高的准确性,且可以通过TCD量化评估侧支循环建立情况对患者神经功能缺损程度及恢复情况进行判断。     

3D-ASL评估慢性期脑梗死脑血流量及与认知功能的相关性

本文研究了3D动脉自旋标记灌注成像(3D-ASL)评估慢性期脑梗死脑血流量(CBF)及与认知功能的相关性。选取64例慢性期脑梗死患者作为慢性期组,同时选取60例急性期脑梗死患者作为急性期组,50例亚急性期脑梗死患者作为亚急性期组,比较三组患侧及健侧CBF、相对脑血流量(rCBF)差异。慢性期组患侧CBF、rCBF明显低于亚急性期组和急性期组(P<0.05)。慢性期组患者简易智能精神状态量表(MMSE)评分、蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分和Fugl-Meyer评分明显低于亚急性期组和急性期组(P<0.05)。患侧CBF、rCBF与MMSE评分、MoCA评分呈正相关(P<0.05)。经Logistic回归分析显示：年龄、糖尿病、患侧CBF和rCBF是慢性期脑梗死患者发生认知功能障碍的影响因素(P<0.05)。慢性期脑梗死患者CBF与患者认知功能相关,3D-ASL评估CBF有助于了解慢性期脑梗死患者认知功能受损情况。