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郭家梁 (郭家梁.) | 钟宁 (钟宁.) | 马小萌 (马小萌.) | 张明辉 (张明辉.) | 周海燕 (周海燕.)

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CQVIP PKU CSCD

Abstract:

样本熵可以有效反映一维时间序列中新模式的生成概率,但缺乏对二维序列复杂度的表征能力.基于对传统样本熵方法的改进,提出一种在振幅-周期二维空间描述波形复杂度的方法,二维样本熵反映了波形振动在振幅-周期空间中新模式的生成概率.通过仿真实验证明了这种方法描述波形复杂度的有效性,当波形的复杂度特征表现为振幅-周期的交互作用时,二维样本熵对复杂度的描述比一维条件下的样本熵更加有效.基于二维样本熵对抑郁症组和对照组的脑电复杂度进行分析,结果表明,抑郁症组在Alpha频段左侧顶区和左侧枕区的二维样本熵显著低于对照组,表明在上述频段和位置,抑郁症患者脑电中新模式的生成概率显著低于正常人,这一特征可能成为抑郁症...

Keyword:

抑郁症 二维 样本熵 脑电

Author Community:

  • [ 1 ] 北京工业大学北京未来网络科技高精尖创新中心
  • [ 2 ] 北京工业大学国际WIC研究院
  • [ 3 ] 磁共振成像脑信息学北京市重点实验室
  • [ 4 ] 脑信息智慧服务北京市国际科技合作基地
  • [ 5 ] 前桥工业大学生命科学与信息工程系

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物理学报

Year: 2016

Issue: 19

Volume: 65

Page: 16-24

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