eeg脑功能网络构建方法及应用研究

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1、太原理工大学硕士研究生学位论文EEG脑功能网络构建方法及应用研究摘要大脑是由多个脑区在不同的时间-空间尺度上相互连接形成的复杂网络，它的复杂性不仅体现在大量神经元以及这些神经元之间的复杂连接，还体现在它们所形成的行为和认知功能。脑电信号是大脑皮层产生的一种复杂而不平稳的随机信号，蕴含了丰富的生理信息。利用脑电信号构建功能脑网络并结合复杂网络理论分析脑网络的拓扑结构，进而分析大脑不同区域之间的耦合关系是目前的研究热点之一。但不同的节点及连接定义，直接影响大脑功能特性的解释。本研究从多种角度探讨了脑电功能脑网络的构建及分析方法，提出了两种

2、脑电脑网络构建方法。在酗酒者脑电数据基础上，通过分析溯源后的皮层ROI之间的同步性，构建了EEG功能脑网络，并通过对脑网络属性的分析，探索了由于酗酒导致的大脑网络属性与正常被试的差异；在情感数据上，选取可以较好避免容积导体效应的相位滞后指数度量节点之间的关联性，讨论了EEG功能脑网络的构建方法，并通过对网络拓扑属性的分析，研究了不同情感对脑网络功能连接的影响。主要工作如下：（1）利用溯源后的ROI皮层作为节点，并选取了可以度量广义同步性的同步似然性来度量皮层节点之间的相关性，构建了嗜酒者和正常被试的EEG功能脑网络，通过网络拓扑属性分

3、析发现，嗜酒成瘾者可能由于长期酗酒导致了部分脑区功能损伤。（2）采用了一种新的方法——相位滞后指数PLI来度量头皮节点之间的关联强度，对不同情感的脑网络构建方法进行了研究，通过网络属性I太原理工大学硕士研究生学位论文的分析，发现积极的情绪对脑网络的信息处理能力具有促进作用。（3）采用基于小世界网络的阈值选择方法，在不同阈值空间上构建了功能脑网络，分析了不同阈值下的脑网络拓扑结构。（4）基于复杂网络理论构建并分析了EEG功能脑网络，研究了大脑进行功能整合和功能分化的能力。分析了嗜酒者与正常人的脑网络差异，揭示了嗜酒可能引起的脑功能受损；

4、同时探索了不同情绪对大脑网络信息处理能力的影响。总之，本研究主要基于复杂网络理论研究了脑网络的构建方法及其应用，探索了大脑网络的拓扑属性变化规律，为脑功能网络研究提供了新的证据和视角。关键词：脑电，复杂网络，脑网络构建，嗜酒，情感II太原理工大学硕士研究生学位论文THERESEARCHOFEEGBRAINFUNCTIONNETWORKCONSTRUCTIONANDAPPLICATIONABSTRACTBrainisacomplexnetworkwhichisconnectedbymultiplebrainareasindifferen

5、ttime-spatialscales,includingalargenumberofneurons,thecomplexconnectionsbetweenthemanditscognitivefunction.Electroencephalogramisacomplexrandomsignalgeneratedbycerebralcortexwhichcontainsawealthofphysiologicalinformation.ItisahottopicusingEEGtobuildfunctionalbrainnetwor

6、ks,analyzethetopologyofbrainnetworksbasedoncomplexnetworktheory,andthenanalyzethecouplingrelationshipbetweendifferentregionsofbrain.Butdifferentnodesandconnectionsdefinitionofnetworkcandirectlyaffecttheinterpretationofbrainfunctionality.Thestudyexplorestheconstructionan

7、dpropertiesanalysisofEEGfunctionbrainnetworkfrommultipleperspectives.OnalcoholicsEEGdata,theEEGbrainfunctionnetworkwasconstructedthroughmeasuringthesynchronizationbetweencorticalROIsaftersourcetracingandthen,exploringthebrainnetworkdifferencebetweenalcoholicsandnormalgr

8、oupbynetworkpropertiesanalysis.OntheemotionDEAPdata,theEEGbrainfunctionnetworkwasconstructedbyanalyzingthephas