戴加飞
- 作品数：31 被引量：147H指数：7
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- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金南京军区南京总医院基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 非线性格兰杰因果关系在睡眠生理信号分析中的应用
- 2017年
- 基于非线性格兰杰因果关系分析睡眠生理信号。分别使用多项式核函数、高斯核函数和Sigmoid核函数将低维空间数据映射到高维特征空间,在高维特征空间使用非线性格兰杰因果方法来分析睡眠生理信号。研究结果表明,脑电信号对心电信号的影响比心电信号对脑电信号的影响更为显著,脑电信号对血压信号的影响比血压信号对脑电信号的影响更为显著,血压对心电信号的影响比心电信号对血压信号的影响更为显著,而且睡眠期样本信号间的格兰杰因果关系更为显著。仿真结果验证了睡眠期信号更能客观地反映生理信号的因果关系。
- 杜朋戴加飞李锦王俊侯凤贞
- 关键词：核函数
- 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
- 基于网络连接度指标的脑梗死患者脑电信号相同步分析被引量：4
- 2014年
- 基于图论的脑功能网络分析是近年来的一个研究热点,而相同步分析已被证实为揭示多导联脑电信号之间功能连接的有效工具.针对当脑电采集系统中导联数目较少而不适用于采用图论分析的情况,提出使用基于导联间相同步分析的网络连接度指标研究脑功能网络的关联特性和整体特性.采用新的频带划分方法,将0.5—30 Hz带宽内的脑电信号划分到5个子带上,计算了不同数据长度下各子带分量的网络连接度指标,并对比分析了各子带分量的相对功率.结果表明:在对脑梗死患者的脑电图和正常人的脑电图进行分析时,需要合理的数据长度量化不同动力学系统之间的差异;在合理的数据长度下,在网络连接度指标的区分效果方面,19—24 Hz分量信号优于其他分量,而且仅在19—24 Hz频带上,脑梗死患者组的所有导联出现了与对照组的所有导联相同趋势的变化.研究表明19—24 Hz频带是脑梗死最佳的脑电图诊断频段,可将该频段下的网络连接度指标作为脑梗死辅助诊断的新指标.
- 侯凤贞戴加飞刘新峰黄晓林
- 关键词：脑电图相同步脑梗死复杂网络
- 奥卡西平治疗癫部分性发作的疗效观察被引量：4
- 2011年
- 目的观察奥卡西平治疗癫部分性发作的疗效。方法 51例部分性发作的癫患者采用奥卡西平治疗。成年患者起始剂量300 mg/d,根据病情逐渐加量,3 d后增至基本维持量（600 mg/d）,仍有发作者继续加量,2周后达最佳效果或可耐受的最高剂量（1800 mg/d）;儿童患者起始剂量8~10 mg/（kg.d）,根据病情每周加1次剂量,每次加量不超过10 mg/（kg.d）,直至维持剂量30~40 mg/（kg.d）。观察治疗后癫发作情况及药物不良反应。结果奥卡西平治疗5个月后,本组患者总有效率为74%,完全控制率为30%。用药1个月内,本组7例患者出现不良反应,1例因全身皮疹停用奥卡西平。结论奥卡西平治疗癫部分性发作的疗效较好,但有时可产生较严重不良反应,临床应用须谨慎。
- 戴加飞李倩刘玲张申宁程茅薇孔丽陈光辉杨昉
- 关键词：奥卡西平疗效
- 基于多变量符号转移熵的癫痫脑电分析被引量：3
- 2016年
- 大脑神经元细胞群的异常同步放电是癫痫的病因,这种异常放电是目前诊断癫痫的重要依据。利用复杂度理论来分析癫痫信号已经成为研究热点,而符号转移熵是反应系统混乱程度的一种非线性指标,在研究癫痫脑电信号特征的提取中有重要的作用。符号转移熵一般都是用来衡量两个变量之间的动力学特征及方向性信息,忽略了多个变量之间相互作用。本文基于多变量符号转移熵研究分析了癫痫脑电信号,实验中将原始信号符号化后通过数值分析,对导联信号及信号长度的选取以及稳健性分析,表明该方法能够对正常人与癫痫病人的脑电信号进行显著区分,且该算法稳健可靠,该研究结果对临床辅助诊断有帮助。
- 刘倩倩戴加飞李锦王俊侯凤贞
- 关键词：脑电信号
- 基于改进的k-最近邻网络的癫痫脑电信号分析被引量：2
- 2016年
- 当前复杂网络的研究已经成为脑电信号研究的热点。因为脑电网络产生的时间序列保存了网络结点信息,因此研究网络产生的时间序列同样能够达到研究癫痫脑电信号的目的。基于此,本文提出了一种基于改进的k-最近邻网络产生时间序列来分析癫痫脑电信号的方法。研究结果表明,研究网络产生的时间序列的功率谱比直接研究原始癫痫脑电信号的功率谱更容易区分正常人和癫痫患者。此外,研究改进的k-最近邻网络的聚类系数也能区分正常人和癫痫患者。通过本文研究结果,期望能够为癫痫研究及其今后的临床诊断提供相关参考依据。
- 余娴刘程程戴加飞李锦王俊侯凤贞
- 关键词：癫痫脑电信号分析
- 基于替代检验的部分相位同步指数的脑电信号分析
- 2017年
- 目的针对脑电数据的部分相位同步指数(partial phase synchronization index,PPSI)对数据长度的敏感性而引起计算PPSI时的不准确性等问题,本文提出基于替代检验算法以分析PPSI,进而找到计算PPSI时最优的数据长度。方法基于4种常见的替代数据生成法对10组脑电数据分别生成替代数据,并分析其显著性阈值与原始数据的PPSI的相关系数,选出最合适的替代数据生成法,然后基于选出的替代数据生成法分析脑电数据在多个长度下PPSI的显著性。结果结果显示RSS(rankshuffled surrogate)算法得出的阈值与原始脑电信号的PPSI的相关系数最小,在3~18个周期长度下数据的阈值显著性在一个合理范围内。结论基于RSS算法更适合于脑电信号的PPSI的分析,并且发现3~18个周期长度下的脑电数据更适合分析PPSI。
- 李勇华戴加飞李锦王俊侯凤贞
- 关键词：脑电信号非线性系统阈值
- 基于Jensen熵的运动想象脑电信号稳态子空间分析
- 2017年
- 目的虽然稳态子空间分析(stationary subspace analysis,SSA)算法在脑电研究领域取得了一定的成效,但目前该算法还不够完善,脑电数据分类误差还比较大,因此要想更好地研究脑电信号,就必须进一步加强算法优化,减少分类误差。本文提出了一种基于Jensen熵(Jensen-Shannon divergence,JSD)的稳态子空间分析算法,并将改进后的算法应用到二类和四类运动想象脑电信号中。方法将JSD代替原SSA算法中的KL散度(Kullback-Leibler divergence,KLD),对改进后的算法(以下简称为JSSA算法)进行模拟仿真,然后将SSA算法和JSSA算法应用到二类和四类运动想象脑电信号中,对Graz2003和Graz2008数据集进行分类提取,并用t检验方法考量SSA算法和JSSA算法所得到的分类准确率是否有显著提高。结果相比于普通算法,SSA算法可以提高运动想象脑电数据的分类准确率,而且基于JSSA算法比基于SSA算法能使运动想象脑电信号分类效果更加准确。结论基于Jensen熵的运动想象脑电信号稳态子空间分析算法相比于SSA算法准确率更好,从而可以使运动想象脑电分类准确率更高。
- 张欣戴加飞李锦侯凤贞王俊
- 关键词：脑电信号KL散度
- 基于自适应模板法的脑电信号转移熵分析被引量：1
- 2015年
- 脑电信号是一种产生机理相当复杂且非常微弱的随机信号,综合反映了大脑组织的脑电活动及大脑的功能状态.由于脑电信号的微弱性,传统的基本模板方法在脑电信号分析上得到了良好的应用.为进一步提升分析脑电信号的性能,提出了一种新的基于自适应模板的转移熵方法并分析了青少年脑电与成年人脑电信号.结果表明:对于青少年脑电还是成年人脑电,与基本模板法相比,基于自适应模板法的转移熵可以更显著地表示脑电信号的耦合作用,并且具有更好的区分度,这将能更好地捕捉到信号中的动态信息、系统动力学复杂性的改变.同时,该方法将更有利于医学临床诊断的辅助检测,对脑电信号是否处于病理状态的诊断提供了新的更好的判断依据.
- 王莹侯凤贞戴加飞刘新峰李锦王俊
- 关键词：自适应模板
- 基于网络到时间序列的癫痫脑电信号分析
- 2016年
- 提出了基于Kendall非协调因子参量的网络转变成时间序列分析的方法,并用于分析癫痫脑电。将原始脑电利用扩展的Kendall等级相关系数构建成脑电网络,然后将脑电网络转换成时间序列,再分析该时间序列功率谱最大值均值。通过实验为网络转换成时间序列研究选取合适的Kendall非协调因子。实验结果表明,与直接研究脑电信号功率谱最大值均值和研究基于Kendall构建网络的网络特性来区分正常人和癫痫患者相比,研究基于扩展后的Kendall网络转换后的时间序列功率谱最大值均值更能够有效区分正常人和癫痫患者,该方法能够有助于癫痫疾病的临床诊断和分析。
- 王俊刘程程戴加飞李锦侯凤贞
- 关键词：复杂网络时间序列癫痫
