EEG信号构建的复杂网络同步稳定性分析

• 作者: 李文昊 李海芳 段之宇 胡强强
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 同步性 脑网络 复杂网络 李雅普诺夫稳定性
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 理论与研发
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|TP399
• 字数: 3687字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1512-0335

摘要

人脑是自然界最复杂的系统之一,脑网络作为复杂网络理论在神经科学中的重要应用,为脑疾病的病理机制提供了新的研究方向.同步性作为影响网络性能的指标,对于复杂网络有着重要影响.为了研究同步性在脑网络中的表现,利用EEG动力学方程对120例酗酒病人的EEG信号进行复杂网络模型构造,根据所构造的模型利用李雅普诺夫稳定性理论进行证明.并通过实验对正常人和酗酒者脑网络同步状态做出统计,给出了酗酒病人和正常人的脑网络同步差异,可以揭示酗酒疾病对于人脑在功能结构上的影响,对其他疾病提供研究思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海芳	太原理工大学计算机科学与技术学院	92	507	12.0	16.0
2	李文昊	太原理工大学计算机科学与技术学院	3	8	2.0	2.0
3	胡强强	太原理工大学计算机科学与技术学院	3	5	1.0	2.0
4	段之宇	太原理工大学计算机科学与技术学院	2	3	1.0	1.0