Matlab基于小波变换的脑功能连接的相干性分析(2)
3.3 小波变换理论 22
3.3.1 小波变换的定义 22
3.3.2 经典类小波 24
3.4 多通道MEG信号的Morlet小波变换 29
3.5 算法过程 29
3.6 仿真结果分析 31
4 MEG信号小波变换相干性 32
4.1 脑功能连接的相干性分析简介 32
4.2 相干性理论 33
4.3 MEG信号小波变换后相干性分析的算法过程 34
4.4 仿真结果分析 36
5 结论 37
致谢 38
参考文献 39
1 绪论
1.1 引言
大脑是人体最重要的器官之一，是由称为神经元的神经细胞所组成的神经系统控制中心，其控制和协调行动、体内稳态（身体功能，例如心跳、血压、体温等）以及精神活动（例如认知、情感、记忆和学习）。现在由神经学、信息工程学、控制论、医学影像学和精神病学来研究脑部的功能，我们已经得知脑部是一个产生意识、思想和情感的器官。它是我们目前所知的最复杂、最完善的动态信息处理系统，在某种意义上，可以被看作一个多层次的动态分布式网络，为实现一系列复杂功能，它能够不断组织和重塑其功能连接之前的脑功能研究主要集中在与任务相关的激活区域上。所以在正常状态下，大脑消耗的能量约占人体总能耗的20%。然而，大脑在执行任务时所导致的能量消耗的增加是微乎其微的， 更多的能量消耗被用于文持非任务状态的神经活动。根据最新的研究表明，大脑中的神经细胞在非任务状态也存在协同活动，这种非任务状态目前被广泛地称为静息状态。所谓的静息状态就是指被测试者在保持清醒，且不接受任何外部刺激或者执行任何高级功能的状态。近年来, 人们越来越重视静息态下的脑功能研究, 主要研究手段包括: 功能磁共振成像(fMRI) 、正电子发射断层扫描(PET)、脑电图(EEG)、脑磁图(MEG)、扩散光学成像(DOT)等。在众多研究方法中，研究者通常根据研究需要选择最有效简便的方法来分析大脑活动，以达到预期效果。本文主要阐述通过脑磁图(MEG)来分析大脑活动:人的颅脑周围也存在着磁场，这种磁场称为脑磁场。但这种磁场强度很微弱，要用特殊的设备才能测知并记录下来，通过特殊的仪器可测出颅脑的极微弱的脑磁波，再用记录装置把这种脑磁波记录下来，形成图形，这种图形便称作脑磁图。它是反映脑的磁场变化，此与脑电图反映脑的电场变化不同。脑磁图对脑部损伤的定位诊断比脑电图更为准确，加之脑磁图不受颅骨的影响，图像清晰易辨，故对脑部疾病是一种崭新的手段，为诊断发挥其特有的作用，要与脑电图结合起来，互补不足。脑电图易受过多电活动的干扰，也受颅骨影响，波幅衰减等，其诊断更准确。
1.2 本文的研究意义
1.2.1 课题提出的意义
脑电信号中包含了大量的生理与疾病信息，在临床医学方面，脑电信号处理不仅可对脑损伤、脑血栓、神经有症等疾病提供诊断、预后和治疗信息，也常用来做睡眠、麻醉深度等的监护。尽管CT、MRI等新技术不断出现，脑电图在脑功能评估方面的作用仍是不可替代的。在工程应用方面，人们也尝试利用脑电信号实现脑—计算机接口（BCI），利用人对不同的感觉、运动或认知活动的脑电的不同，通过对脑电信号的有效的提取和分类达到某种控制目的。但由于脑电信号是不具备各态历性的非平稳随机信号，不但它的节律随着精神状态的变化而变化，而且在基本节律的背景下还会不时地发生一些瞬态变化，如快速眼动、癫痫病人的棘波和棘慢综合波出现等。同时，脑电信号的背景噪声也很强。另外，人们还缺乏宏观对脑电活动机理的认识。正因为如此，脑电信号分析从20年代首次在人脑头皮上记录到以来，虽然进行了大量的工作，也取得了一些进展和实用性成果，但仍处于初始阶段。脑电信号的分析和处理一直是非常吸引力人但又具有相当难度的研究课题。
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