小波变换在事件诱发脑磁图分析中的应用

目的:验证基于Morlet小波变换的时频分析方法在事件诱发脑磁图中的应用效果。方法:根据Morlet小波变换的数学原理及特点,对脑磁图数据进行时频分解,采用时频能量分布图和锁相因子分布图表示脑磁图信号。结果:从脑磁图数据中有效提取了锁相和非锁相的能量变化信息。结论:Morlet小波变换的时频分析方法能够适应脑磁图信号是时变非平稳信号的特点,从中提取出感兴趣的信息。     

脑磁图磁源模型的物理探讨

本文主要尝试从物理学的角度,探讨脑磁图磁源模型的建立过程,使其与物理学联系更紧密更具合理性。     

基于匹配追踪的脑磁图体感诱发信号提取方法

目的：利用匹配追踪（MP）算法的良好参数化描述特性,研究癫痫脑磁图的时频分布特征。方法：提出应用MP算法提取体感诱发磁场（SEF）信号的详细的时频成分。结果：对多例正常受试者的体感诱发脑磁图信号进行时频分析,从中提出大部分信号中都存在的时频成分,表明系列稳定的SEF时频成分可使用MP分解算法识别。结论：体感诱发信号通过MP分解,能够产生稳定和微小的时频成分,并且这些成分在时频中具有特定的位置,从而为临床脑功能和脑部疾患发病机制的研究提供可靠的研究指标。     

基于小波变换的癫痫脑电相位同步化分析方法

目的：探讨预报癫痫疾病的方法。方法：应用基于小波变换的相位同步化分析方法．对6例癫痫患者长期颅内EEG记录的8个导联进行相位同步化分析，得到每两个导联之间的相位同步化值R。结果：6例癫痫患者的分析结果均表明该方法可以区分发作间期与发作前期的状态。结论：基于小波变换的相位同步化分析方法是一种适用性强、局限性小、可靠性高的癫痫预报算法。     

癫痫患者脑磁图的高频振荡量化算法研究

目的：验证重心频率能否有效量化癫痫患者脑磁图中的高频振荡成分。方法：选择1例典型颞叶癫痫患者的脑磁图数据,采用短时傅里叶变换进行分解,用重心频率对高频振荡进行量化,并计算平均重心频率,比较左、右颞的重心频率差异。结果：在静息状态下,患侧的梯度计采集到的MEG信号在80～250Hz范围内即时重心频率和平均重心频率都比健侧高。结论：采用重心频率能够有效的量化信号的高频振荡,同时能够有效的区分出健侧和患侧信号之间的高频振荡差异。     

脑磁图在临床医学研究中的应用

脑磁图是一种研究大脑活动的新手段,它通过对脑神经电流产生的微弱生物磁场的测量,对脑活动可以进行功能性成像。本文主要介绍了脑磁图在临床医学研究领域中的三个重要应用:①对癫痫病灶源的实时精确定位;②脑外科手术前对患者运动感觉脑皮层的功能性定位;③对脑内异常低频磁活动的表征。     

fMRI脑功能成像及事件相关实验设计的研究进展

本文分析了国内外基于fMRI的脑功能成像研究状况。介绍了事件相关设计的原理和基本范式，并对其方法学优势作了简要分析，为fMRI标准化事件相关实验的进一步研究提供参考。     

运用事件相关电位研究铅中毒儿童的脑功能

铅暴露与儿童的神经心理行为发育缺陷的关系在近年来进行了大量的研究。事件相关电位(Event-related potentials,ERPs)作为大脑认知功能的客观检测指标,已被用于视知觉、注意、记忆、语言等多领域的基础研究,为观察脑内心理活动提供了一个直接窗口。现综述ERPs基本特点,并进一步对ERPs在铅中毒儿童脑功能的应用进行归纳总结。     

脑磁图在神经外科中的定位价值——附26例癫痫患者术前病灶定位分析

目的探讨脑磁图在神经外科中的定位价值。方法本组 26例神经外科患者,男18例,女8例,术前均行脑电图(Electroencephalogram, EEG)检查和影象学检查,同时做了脑磁图(Magnetoencephalograph,MEG)检查。所有患者手术均在MEG指导下进行,术中加用皮层脑电图(Electrocorticography, EcoG)监测。结果 26例患者均能通过MEG进行术前致痫灶与功能定位,其阳性率明显高于EEG和影象学检查。术后复查EEG,25例患者较好,短期随访(1～3月)患者癫痫发作完全消失。结论 MEG是神经外科中的一项术前致痫灶定位和功能保护的有效检查方法。     

一种自适应的脑电信号噪声检测与去除方法

针对麻醉深度监测中脑电信号噪声的实时检测与去除的问题,提出了一种自适应的脑电信号噪声检测与去除方法。利用离散小波变换提取一段脑电信号的低频能量与高频能量,并针对信号的低频波段与高频波段,设置两组阈值,阈值能依据最近一段脑电信号的能量情况自适应地进行更新。最后根据低频能量与高频能量所在的范围,从而判断信号受干扰的等级与情况,并进行相应的去噪处理。结果表明,该方法能够较为准确地检测与去除脑电信号中的噪声干扰,并提高了计算的特征参数的稳定性。     

基于小波分析的胃电信号处理

目的：体表胃电图（EGG）是研究胃动力学特性和功能性胃疾病诊断的重要依据,而从人体直接采集的胃电信号都含有干扰成分,不能直接应用于临床诊断。将小波分析运用到胃电信号的处理中,对信号进行去噪、重构等实验,用此方法对胃电信号进行处理。方法：以矩阵实验室（MATLAB）为工具,利用小波变换的多分辨率特性,将含有噪声的胃电信号进行多尺度分解,得到不同频带的子带信号,对含有干扰频率的子带信号进行去除,选择与胃电信号频率最为相关的子带进行重构。结果：此方法取得了较理想的胃电图。结论：小波分析是一种简单有效的信号处理方法,使EGG在临床诊断中更具有实际意义。     

基于小波变换的心电信号去噪法

目的：运用小波阈值变换对心电图进行去噪。方法：采用软、硬阈值折衷的阈值函数及自适应的阈值策略对心电信号中的不同噪声进行滤除。结果：仿真结果证明此方法去噪效果较好。结论：小波阈值变换能够较好的处理心电信号等非平稳信号。     

基于小波变换的臂丛神经损伤后疼痛患者脊髓电信号分析

目的：手术治疗臂丛神经损伤后疼痛过程中采集脊髓电信号,分析其频域特征,以指导手术进行的程度和范围。方法：应用小波变换处理术中电极记录的脊髓信号,用时频表示的方法来表示分析臂丛神经损伤患侧、健侧和患侧手术修复后脊髓电信号的结果。结果：讨论发现患侧的电信号与患侧术后电信号、健侧电信号相比,频率范围在20Hz左右有显著的差异,患侧数据20Hz频率信号能量明显高于其余两者。结论：臂丛神经损伤患侧脊髓电信号20Hz频率能量高于健侧和术后电信号相应频带能量的特性,可用来指导治疗臂丛神经损伤后疼痛的手术。     

CT与MRI医学图像小波变换融合算法的对比研究

目的 分析不同小波变换融合算法的有效性.方法 采集CT和MRI同一切面图像,运用基于小波变换模极大值特征的影像融合和基于多小波系数最大值融合的方法进行图像融合.以熵、交叉熵,融合均匀度对融合图像进行评价.结果 A组熵4.61±0.20,交叉熵0.21±0.02,融合均匀度0.085±0.002 4;B组熵4.85±0.11,交叉熵0.23±0.01,融合均匀度0.076±0.001 3.A组和B组的融合效果明显高于CT和MRI结果,差异有统计学意义(P＜0.05).结论 基于多小波系数最大值融合的方法较基于小波变换模极大值特征的影像融合方法更有效,值得临床推广.     

心电信号的非线性小波检测方法

将非线性小波方法应用于心电信号的检测。利用二进Daubechies小波对有高频噪声干扰的心电信号按Mallat算法进行小波分解;探讨了非线性小波检测方法;结合Lipschitz指数判据,将其应用于高频干扰心电信号的去噪,实现了滤除噪声的同时又有效地恢复了心电信号。     

应用小波变换增强肝癌CT图像

应用小波变换多分辨率特性，对肝癌患者CT图像进行增强处理。文中选取具有紧支性、正交性和近似对称性的小波函数sym4对图像进行2层多尺度二维小波分解，分别选取阈值为[550，350，250]对分解后的小波系数进行处理，突出低频部分，消弱高频部分。通过小波函数sym4对图像进行重构，从而得到增强的图像，使肿瘤影像更加突出，便于诊断。该方法进一步证实了小波变换在医学图像增强中的作用。     

小波变换-线性回归光度法同时测定苯酚和水杨酸

目的：小波变换具有将信号分频的特点，提出了将小波变换与线性回归相结合的一种多元校正算法。该法能更有效地去除噪声，提取有用信息，并将其用于分析苯酚和水杨酸二组分体系。方法：在六次甲基四胺缓冲溶液中，于268nm处，水杨酸有吸收，影响苯酚的测定。经过试验确定以295．5、268．5nm作为苯酚和水杨酸的测量波长，首先对吸光度矩阵小波变换，再用重建后的信号替代原吸光度矩阵，建立了双波长线性回归法测定二组分。按均匀设计法U5（5^3），配置5组标准混合溶液，测定后给出混合溶液的拟合曲线方程；同时测定了模拟混合样本中的苯酚和水杨酸含量。结果：测量结果表明，苯酚和水杨酸在浓度较低时误差较大，绝大部分分析结果误差均小于3％，均获得较好结果。结论：实验表明，测量体系稳定，结果可靠。     

基于小波变换的中医脉象信号特征提取与分析

利用小波变换所具有良好的时——频局部化的能力和对非平稳信号突变点的检测能力。实现对脉象信号同时进行时域、频域特征值的提取和分析；并提取了脉象在不同时间——尺度上的能量特征，可以作为脉象的新的特征值，用于脉象信号的辨识。经1456例临床脉象检测，不仅极大地提高对平、浮、沉、迟、数、虚、实、滑、涩、洪、弦、促、结、代等基本脉的识别率（准确率〉90％），对于由上述基本脉构成的临床常见的相兼脉也有相当高的识别能力（准确率〉82％）。