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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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摘要:

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的潜在生物标记。

关键词:

二维 样本熵 脑电 抑郁症

作者机构:

  • [ 1 ] [郭家梁]北京工业大学
  • [ 2 ] [钟宁]北京工业大学
  • [ 3 ] [马小萌]北京工业大学
  • [ 4 ] [张明辉]北京工业大学
  • [ 5 ] [周海燕]北京工业大学

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来源 :

物理学报

ISSN: 1000-3290

年份: 2016

期: 19

卷: 65

页码: 190501-1-190501-9

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