1、号按照选择的传感器不同可分为两类，类是基于微电极的颅内脑电信号，简称，另外类是基于宏电极的颅内脑电信号，简称。与相比在检测神经细胞活动方面更为优越参见图与比较，这种优越性体现在两个方面与神经细胞接触更紧密，所以有更高的灵敏性小范围的局部病变在能够得到体现，但在中可能无法得到体现。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文图几种采集方法。头皮脑电采集方式。皮层脑电采集方式。侵入式单神经元采集。图与比较基于微电极的颅内脑电信号，特别是从深植在癫痫患者的微电极中所记录的颅内脑电信号，已被广泛应用于临床医生和研究人员研究生理和病理的大脑功能。研究人员通过对大量癫痫实验数据的分析，提出了个假设癫痫病变有个循序渐进的演变过程如图，有个从小范围到大范围的量变过程。基于和的特点，只有当周围病变细胞发展到足够多的。

2、种各样的噪声干扰。这样往往会影响算法的效果，同时算法涉及大量的计算，因此，必须找到种能够抗噪的快速的增强算法。快速算法快速算法，又称为固定点算法。是种快速寻优的迭代算法，与普通的神经网络算法的区别是该算法采用了批处理的方式，即在每步迭代中有大量的数据参与运算。但从分布式并行处理的观点看该算法仍可称之为是种神经网络算法。算法有基于似然最大基于负熵最大基于峭度等形式，在本文中采用了基于负熵最大的算法，该算法可以顺序地提取独立源，配合定点迭代的优化算法，使得计算收敛的速度更加快速稳健。算法以负熵最大作为搜寻方向，其计算步骤可归纳如下对导观测信号进行中心化，使其均值为对进行白化得到计算下式其中，表示迭代次数，为个任意二次型函数的导数，选取个初始向量，并满足的正整数。归化。

3、先兆有定的规律性，这使癫痫预测成为可能。目前，预测癫痫最常用的方法是分析患者的脑电信号，并应用些统计学方法进行预测。脑电信号又可分为头皮脑电信号和颅内脑电信号，相比于信号，信号不易受伪迹和环境噪声的影响，利用信号进行癫痫预测获得了广泛关注。在本研究中，我们采用植入患者颅内的微电极所采集的颅内脑电信号作为癫痫预测数据。这是因为微电极比宏电极更贴近于神经元，并且对于神经元的活动变化要比宏电极更敏感。基于微电极的颅内脑电信号采集器，必然在揭示癫痫的发病机制上要比基于宏电极的颅内脑电信号采集器更具有优势。本文研究了在癫痫发作前，基于微电极的颅内脑电信号在四个频段的相关性和相位的同步问题，这四个频段为链波以及快速链波。研究发现，癫痫发作前，波和链波频段的相关性和相位同步具有递增趋势，其过程持续。

4、教授完成日期年月万方数据万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文基于颅内脑电信号相关性和相位同步的癫痫发作预测研究研究生池剑锋指导教师胡三清教授张建海副教授年月万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文，万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即研究生在校攻读学位期间论。

5、细讨论本研究的的相关性与相位同步性的癫痫预测方法。第四章实际癫痫患者应用分析。为验证本研究的理论价值和实际应用上优势，本章采用最先进采集系统采集的信号，利用相关性和相位同步方法来对癫痫发作进行预测分析，并取得较好效果，表明本课题具有实际的临床使用价值。第五章总结和展望，对本课题所做工作的进行总结，并对以后的癫痫发作预测方法的发展研究进行展望。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第二章相关技术介绍引言近十年来，基于信号分析的癫痫发作预测成为了全球研究的个热点，并涌现出了多种算法。但这些算法大都基于头皮信号及信号，从而限制了算法的实用性，难以在临床上进行应用。本文利用微电极信号来进行发作预测的研究工作。与相比，所覆盖区域较小且与神经细胞更为接近，能更直接的反映较小区域内神经元的活动，因此较小区。

6、判断是否收敛，若不是则返回。否则迭代结束，输出最终的结果。相关性分析相关性分析是指对两个或多个具有相关性的变量元素进行分析，并衡量两个变量因素的相关密切程度。般来说，相关性的元素之间需存在定的联系才可以进行相关性分析。众所周知，脑电图数据皮层脑电数据和颅内脑电数据是通过客观实验记录所得到的反应大脑神经活动随时间变化的电压值，同时，脑的复杂性决定了脑电图数据在时间空间上的高度不稳定性。换言之，脑电图的本质是个复杂的多导联的时间序列。各个导联之间必然存在定的相互关系信息，这也是探索脑电图信息的个重要基础。本文就时域的相关性进行分析研究。相关性分析的概念万方数据硕士学位论文题目基于颅内脑电信号相关性和相位同步的癫痫发作预测研究研究生池剑锋专业计算机应用技术指导教师胡三清教授张建海副。

7、量时，才能够捕获病变状态，而在此之前可能已经能够检测到病变。所以，在癫痫发作万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文预测应用中，应能更早的检测到癫痫发作前的病变状态，这也是本文关注在癫痫预测中应用的原因。由于这种循序渐进的演变过程，与的同步性分析结果截然不同，即信号同步性在临床发病前呈现递增趋势。图癫痫病变过程独立成分分析独立成分分析发展历史独立成分分析是是近年来发展起来的种新的盲信号分离技术。所谓盲信号分离是指对于未知的信号混合模型，从混合信号观测信号中分离出源信号的过程。在信号分析与处理中，如何从传感器阵列中所观察到的信号源分离出来是个非常困难而又古典的信号处理问题。最近二十几年来，在信息技术进步的推动下使得这领域的研究取得巨大的发展，盲源分离技术和独立成分分析技术的理论不断完善。最早的盲。

8、源分离研究是和在年完成的，他们的方法主要是基于种简单的反馈机制的适应性算法，经过实验，他们进步证明了该算法能分离出数个未知的独立信号源。此后，盲源分离得到了进步发展，年，发表了将独立成分分析和盲源分离理论结合起来的研究成果，详细阐述了独立分量的分析概念，提出了其与传感器间互信量的近似极小值相关的代价函数。真正被用于解决应用问题是在年，由等提出了快速不动点算法。此后，算法的应用研究进步得到发展，其主要涉及的万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文方法有多维，核等。近年来，独立成分分析被广泛应用到脑电信号分析邻域，并取得比较理想的效果，。的基本理论是种统计方法，它可以分离混合信号，包括脑电信号，通过统计独立的方式使得成分最大程度地分离。的基本模型通常，个线性混合的基本模型可以由下面公式表示式中，。

9、创新点论文结构安排第二章相关技术介绍引言及其应用独立成分分析独立成分分析发展历史的基本理论相关性分析相关性分析的概念相关性的计算相位同步分析变化介绍锁相位计算本章小结第三章基于的相关性与相位同步性的癫痫发作预测引言癫痫发作预测研究历史早期方法癫痫发作前现象分析方法癫痫发作预测的控制研究对预测方法质疑的讨论连续多天记录的信号分析和的应用比较基于的相关性与相位同步性的癫痫发作预测方法数据获取微电极通道选择信号处理方法分析过程本章小结第四章实际癫痫患者应用分析引言患者的数据分析万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文患者患者患者癫痫数据分析结果本章小结第五章总结与展望全文总结展望致谢参考文献附录万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论引言癫痫是大脑的神经元突发性异常放电，从而导致短暂大脑功能障详。

10、内的神经元的病变也能为所捕获，从而更能揭示癫痫病发作的神经机理。本章详细介绍了基于信号的癫痫发作预测涉及的相关技术。在本文中由于的电极分布密集，通道多，利用可以分离出主要的独立成分，降低分析的复杂度。利用相关性和相位同步方法最大程度克服个体差异性影响，实现稳定的预测分析。及其应用监测大脑活动的传感器种类有很多，包括脑磁图正电子放射层扫描法功能性磁共振成像等。但是，这些技术上不仅要求高，而且价格昂贵，难以广泛应用。目前，以头皮层脑电图和皮层脑电图的廉价和具有较高的时间分辨率参见图和原理，成为癫痫病分析研究的新选择。而头皮脑电与皮层脑电相比，后者虽然是种入侵式电生理学方法，但是具有更高的空间分辨率，而且不容易受到伪迹和环境噪声的影响。因此，通过采集的颅内脑电信号是癫痫病灶定位的重要手段。脑电信。

11、工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名日期年月日指导教师签名日期年月日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要癫痫是种很常见的神经系统疾病，由大脑神经元过度同步放电所致。全世界预计超过万人患有癫痫病，其反复性猝发性导致患者心智障碍意外事故突然死亡等发生，严重危害患者身心健康。如能在癫痫发作前预测到即将到来的癫痫发作，即便时间很短，也有可能使我们对癫痫进行定的干预治疗，使得癫痫发作造成伤害大大缓解。研究表明，癫痫发作是个随时间渐变的过程，特别是发作前的。

12、，表示其为导的观测数据，表示每导信号的样本点数，为转置运算。，表示产生观测数据的导相互统计独立的源信号。式中是个满秩矩阵，即混合矩阵，将源信号混合成独立成分。由于不知道确切的独立信号源的数目，假设源信号数目等于观测信号数目，即，矩阵如下表示因此，式表示观测信号是由未知矩阵和源信号进行线性混合得到。其中系数，表示第个源信号在第个观测通道信号的占比。算法的核心目的是在混合矩阵和源信号都未知的情况下，仅仅利用来求取个线性变换分离矩阵，使得输出信号满足下式这是式的逆向问题，使得输出信号尽可能逼近真实的源信号。算法的基本原理图如图所示混合矩阵分离矩阵图算法基本原理万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文该算法并没有考虑噪声的影响，在脑电采集领域中，无法避免地会受到各。

参考资料：

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[2]立春优选PPT（20页含内容） 编号18078（第20页，发表于2022-06-24 19:25）

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[11]绘本故事《你很快就会长高》（优） 编号18060（第13页，发表于2022-06-24 19:25）

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[17]绘本故事《世界上最好的爸爸》（优） 编号18060（第13页，发表于2022-06-24 19:24）

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