江苏省自然科学基金(BK2011759)
- 作品数：12 被引量：80H指数：4
- 相关作者：王俊戴加飞李锦刘铁兵姚文坡更多>>
- 相关机构：南京邮电大学南京军区南京总医院陕西师范大学更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：医药卫生电子电信理学自动化与计算机技术更多>>
- 基于Kendall改进的同步算法癫痫脑网络分析被引量：4
- 2014年
- 提出了一种基于Kendall等级相关改进的同步算法IRC(inverse rank correlation).Kendall等级相关是非线性动力学分析的一般化算法,可有效地度量变量间的非线性相关性.复杂网络的研究已逐渐深入到社会科学的各个领域,脑网络的研究已经成为当今脑功能研究的热点.利用改进的IRC算法,基于脑电EEG(electroencephalogram)数据来构建大脑功能性网络.对构建的脑功能网络的度指标进行了分析,以调查癫痫脑功能网络是否异于正常人.结果显示:使用该改进的算法能够对癫痫和正常脑功能网络显著区分,且只需要记录很短的脑电数据.实验结果数据表明,该方法适用于区分癫痫和正常脑组织网络度指标,它可有助于进一步地加深对大脑的神经动力学行为的研究,并为临床诊断提供有效工具.
- 董泽芹侯凤贞戴加飞刘新峰李锦王俊
- 关键词：ELECTROENCEPHALOGRAM癫痫复杂网络
- 基于符号化部分互信息熵的多参数生物电信号的耦合分析被引量：4
- 2013年
- 提出了一种新的时间序列耦合信息分析方法——基于部分互信息符号化部分互信息熵.研究表明,多参量的生物电信号各参量间具有耦合关系,使用符号化的部分互信息能够很好地对生物电信号时间序列进行分析,从而获得其耦合程度.应用该算法对生物电信号计算并进行假设检验,结果表明清醒期的生物电信号耦合程度显著高于睡眠期,证明符号化部分互信息可以用来分析时间序列间的耦合信息,而且生物电信号的耦合程度可以作为度量一个物理过程是否处于活跃状态的参数,未来可以应用于临床医学以及生物电传感器等领域.
- 张梅崔超马千里干宗良王俊
- 关键词：符号化生物电信号
- 基于改进的符号转移熵的心脑电信号耦合研究被引量：4
- 2013年
- 试图探究动力系统中的耦合关系一直以来都是国内外众多学者关注的热点,传统的时间序列符号化分析方法会使研究结果受序列非平稳性的严重影响,本文在原有转移熵的研究基础上,应用粗粒化提取,经过理论与实验的分析,发现心脑电信号耦合研究中的转移熵值在不同提取情况下对应不同的分布趋势,并选择效果最好的信号数据提取方法用在其后的应用分析中.此外,对时间序列符号化方法提出改进,采用动态的自适应分割方法.实验结果表明,无论清醒期还是睡眠期,改进的符号转移熵算法观测分析到的心脑电信号耦合作用更显著,能更好的捕捉到信号中的动态信息、系统动力学复杂性的改变,更利于医学临床实践应用中的检测,在分析非平稳的时间序列上具有更好的效果.
- 吴莎李锦张明丽王俊
- 关键词：粗粒化
- 功能磁共振成像的基本尺度熵分析被引量：8
- 2013年
- 人体大脑活动的复杂度随年龄变化而变化,并且和性别有一定的联系,通过对功能磁共振成像复杂度的分析有助于发现人脑活动和性别年龄之间关系的规律.本文提出需要根据年龄段的变化对基本尺度熵的参数做适当的调整,以便获得良好的信号区分效果.本文研究了人脑活动和性别年龄之间存在的关系.结果证明,同龄男女的基本尺度熵值存在一定的差异,并且随年龄段的不同发生相应的变化,另外基本尺度熵中的参数在数据分析中也随年龄变化存在一定规律的变化.通过对fMRI数据的分析表明,基本尺度熵能够有效地区分不同人群fMRI数据特征,为进一步信号复杂度分析提供方便.
- 刘铁兵姚文坡宁新宝倪黄晶王俊
- 关键词：功能磁共振成像复杂度
- 心律失常的多重分形去趋势波动分析被引量：3
- 2012年
- 目的心律失常的及早诊断对及时救助病人具有重要意义。方法基于多重分形去趋势波动分析方法,本文对正常心电信号及窦、房性心律失常信号进行分析。结果发现三种信号都具有不同程度的长程相关性和多重分形特性,且在波动函数的阶数为正值时,三种信号的长程相关特性最为明显。通过比较三种信号的多重分形谱,发现正常心电信号的多重分形谱宽度最小,窦性心动过缓信号次之,心房颤动宽度最大。结论此研究结果对临床医学诊断区分心律失常与正常心电信号有很好的借鉴意义。
- 赵烨南王俊
- 关键词：标度不变性
- 改进的基于遗传算法稀疏分解的脑CT图像压缩被引量：1
- 2012年
- 目的提出一种新型的稀疏分解算法,对脑部CT图像进行压缩。方法本文采用改进的遗传算法(genetic algrithm,GA)与匹配追踪(matching pursuit,MP)算法相结合以实现稀疏分解,对脑部CT图像进行压缩以节约存储空间,针对原有遗传算法计算时间长、匹配率低的不足,本方法优化了迭代次数的选择、竞争、变异等操作。结果利用该算法对脑部CT图像分块压缩,使运算速度、压缩比和信噪比均得到提高。结论通过分析与实验验证,改进的方法压缩比例更大,失真更小,运行时间更短,为脑部CT图像的压缩提供了一种新方法。
- 黄平安胡晏婷王俊
- 关键词：遗传算法稀疏分解
- 睡眠分期的符号转移熵分析被引量：1
- 2012年
- 目的睡眠分期是衡量睡眠质量和诊治睡眠障碍性疾病的重要途径,转移熵是一个量化2个序列相关程度的参数。本文将基于符号化技术的符号转移熵首次应用在睡眠分期研究中,克服了以往方法对参数之间协调性要求高以及对噪声敏感的缺点。方法通过捉取相同个体相同时刻的清醒期和非快速眼动睡眠Ⅰ期的EEG、ECG信号,分别进行符号化、相空间重构后,计算符号转移熵,对两个睡眠阶段的符号转移熵进行t检验及多样本验证。结果实验结果表明清醒期符号转移熵大于非快速眼动睡眠Ⅰ期的符号转移熵。经t检验表明这两个阶段的符号转移熵值有显著性差异,并通过多样本验证。随着睡眠加深,身体单元不断偶合,符号转移熵减小,与理论分析相符合。结论清醒期和非快速眼动睡眠Ⅰ期的符号转移熵很好地体现了睡眠状态的变化,因此符号转移熵可用于睡眠分期,并成为研究睡眠自动化分期的极具潜力的分析工具。
- 井晓茹胡晏婷王俊
- 关键词：脑电图符号化相空间重构睡眠分期
- 运用排列熵方法分析冥想训练对心率变异性的影响被引量：4
- 2012年
- 背景:冥想训练有利于保持身体与心理健康,训练过程中通过自主神经调整训练心率是一个可能的因素。两者之间关系的研究有助于加深对于心血管系统调节以及健康训练的理解。目的:从复杂性分析的角度考察冥想训练过程中心率调整的规律。方法:心率变异信号取自PhysioNet中冥想训练心率数据库,应用排列熵方法对中国气功以及瑜伽训练前和训练中数据分别进行分析,考察两种训练对于心率复杂性的影响。结果与结论:冥想训练中心率变异序列的排列熵值均显著小于训练前的熵值,表明中国气功以及瑜伽均有降低心率复杂性的效果。而前期研究使用排列熵对于年轻、年老、心力衰竭患者的研究表明衰老和疾病会使排列熵值增加。因此,冥想训练通过自主神经对心率的调整可能是其帮助人体保持健康的一个重要因素。
- 沈子炜申云海卞春华马千里
- 关键词：心电图心率变异性冥想训练
- 一种基于DCT与PCA的奇异值滤波的CT图像噪声抑制算法
- 2013年
- 医学CT图像成像过程中,由于成像机制的影响,不可避免的引入噪声。图像中的噪声会降低图像质量,影响临床诊断。本文提出了一种提高CT图像奇异值分解(SVD)滤波性能的新方法。基于SVD滤波可以有效地分析水平(垂直)方向的图像特性。根据CT图像特征,利用离散余弦变换(DCT)提取图像感兴趣区域,屏蔽不感兴趣区域从而实现图像的结构特征提取,再对DCT变换图像SVD,构造加权函数,自适应地加权重构图像。将本文算法应用于CT图像去噪,实验结果表明,该方法可以有效地提高SVD滤波的性能。
- 冯富强王俊
- 关键词：医学CT图像离散余弦变换主元分析
- 改进的相对转移熵的癫痫脑电分析被引量：8
- 2014年
- 脑电信号是由脑神经活动产生并且始终存在于中枢神经系统的自发性电位活动,是一种重要的生物电信号.脑电信号是非常微弱的且是非线性的,脑电信号也具有时间不可逆性.本文提出了一种新的基于正向序列转移概率与逆向序列转移概率的相对熵方法即相对转移熵方法,并应用此方法研究了正常脑电与癫痫脑电的不可逆性,实验结果显示癫痫患者的脑电信号的不可逆性明显小于正常人的脑电信号的不可逆性.这说明改进的相对转移熵可以作为一个物理过程不可逆程度的度量参数,这使得应用脑电信号区分病人是否患有癫痫疾病具有积极指导意义.
- 王莹侯凤贞戴加飞刘新峰李锦王俊
- 关键词：脑电信号符号化
