脑电波中疼痛、焦虑、抑郁等定量指数组的提取

• 作者: 吴一兵
• 来源期刊: 中国医学工程
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电波 大脑功能 心理状态 小波算法 脑电设备
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TH722
• 语种: 中文
• DOI: 10.19338/j.issn.1672-2019.2017.04.001

摘要

目的 目前国内外脑电相关设备尚无法客观定量反映大脑高级认知功能和情绪状态,因此本研究拟研发一种针对大脑高级认知功能及疼痛、焦虑、抑郁等多种情绪状态进行客观定量测量的脑电检查设备,并在大样本人群中进行脑电数据采集和计算.方法 利用无线可穿戴脑电波信号采集放大终端,获得时域脑电波信号,经由模数(A/D)转换为数字信号,以特定窗口长度的脑电波为单元,施加小波分析、谱分析、模式识别分析等数字计算方法,提取脑电波中的可重复规律性的元数据作为变量,以脑功能状态作为结果,使用多元回归算法确认与结果相关联的元数据,加权归一后得到一组脑电特征指数组,以反映包括疼痛、镇静、焦虑、抑郁、记忆加工、脑耗能、脑疲劳等多种情绪状态和大脑认知功能,并在社区、学校、企业、大型展会等的大范围人群中(n-10741)进行了脑电数据的采集和计算.结果 该系统能够稳定、准确地采集脑电信号,从脑电波中提取了24项脑功能状态指标,客观定量反映包括疼痛、镇静、焦虑、抑郁、紧张等情绪状态以及大脑发育及老化、认知功能、睡眠质量等多方面大脑高级神经功能,并进一步在不同年龄段的大样本人群中建立了常模值.结论 脑电波中定量指数组有望成为大脑功能状态的客观定量测量工具,具有进一步临床研究和应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴一兵		6	36	3.0	6.0