基于EEPS-BSS算法的脑深部诱发电位提取

• 作者: 张旺明 徐如祥 李刚 杨雪 林凌 熊慧
• 来源期刊: 天津工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 脑深部诱发电位 欠定盲源分离 经验模态分解 低信噪比
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 电子信息及自动化
• 页码范围: 55-59,70
• 页数: 6页
• 分类号: TH772
• 字数: 4462字
• 语种: 中文

摘要

脑深部诱发电位对探究神经刺激器治疗疾病的工作机理起着重要作用.为解决临床治疗中采集电极数少于源信号数而产生的欠定盲源分离问题,提出了一种在欠定情况下不需利用先验知识的改进盲源分离法.针对单路脑深部诱发电位的提取,仅利用经验模态分解对观测信号进行分层处理,以一定的规则重构信号来扩展观测信号数目,进而进行分离.仿真与实测数据表明:该方法能实现从低信噪比的单路信号中有效提取微弱诱发电位,分离后各输出信号间的互相关系数较分离前大幅下降,从而证实了该算法提取诱发电位的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李刚	天津大学天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室	489	5177	33.0	54.0
2	林凌	天津大学天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室	236	3004	25.0	44.0
3	杨雪	天津大学天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室	15	70	5.0	8.0
4	熊慧	天津大学天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室	35	144	7.0	9.0
6	徐如祥	北京军区总医院神经外科	89	590	10.0	20.0
9	张旺明		18	52	4.0	6.0