【摘 要】
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大脑是极度复杂的生理系统,脑电信号包含丰富的非线性特征,提取和描述这些特征,对研究大脑工作机制、预防和诊断神经疾病都有着重要意义。基于排序模式的时间序列分析方法,既简单、高效,又能反映系统的非线性动力学特征,是研究神经信号的重要工具。该文主要针对脑电信号的排序模式,提出和发展了新的方法,并应用于麻醉深度估计和癫痫发作中的耦合方向分析。首先,提出了一种非线性的麻醉深度估计指标,称为排序模式差异性（O
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大脑是极度复杂的生理系统,脑电信号包含丰富的非线性特征,提取和描述这些特征,对研究大脑工作机制、预防和诊断神经疾病都有着重要意义。基于排序模式的时间序列分析方法,既简单、高效,又能反映系统的非线性动力学特征,是研究神经信号的重要工具。该文主要针对脑电信号的排序模式,提出和发展了新的方法,并应用于麻醉深度估计和癫痫发作中的耦合方向分析。首先,提出了一种非线性的麻醉深度估计指标,称为排序模式差异性（Order Patterns Dissimilarity,OPD）。实际数据分析结果显示,OPD指标能够对脑电信号麻醉状态的变化迅速做出反应。另外,药代/药效动力学模型和预测概率的评估结果还表明,OPD指标不仅能准确指示麻醉进程,还与大脑中七氟醚的药效响应曲线高度相关,相比于排序熵指标更加灵敏,更适合麻醉深度监测。其次,针对符号转移熵（Symbolic Transfer Entropy,STE）算法的不足之处,引入加权概率分布的计算方法,将其发展为加权符号转移熵（Weighted Symbolic Transfer Entropy,WSTE）。用STE和WSTE分析神经元群模型产生的具有不同耦合强度、信噪比、采样长度的仿真信号,结果表明WSTE估计的方向性指数更能突出信号之间的耦合强度与耦合方向,并且相比于STE更适用于有噪声的情况。最后,利用WSTE分析癫痫患者的颅内脑电信号,发现在癫痫发作期间,从丘脑前核（Anterior Nucleus of Thalamus,ANT）到病灶皮层的方向上存在持续、显著的耦合方向性指数,表明癫痫发作过程中丘脑到病灶皮层之间的信息流向,这与深部脑刺激疗法的一些理论和临床经验相一致,对癫痫的诊断和治疗有着重要意义。
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