换一批基于去趋势移动平均的抑郁症脑电图二元回归分析
Detrended moving average-based binary regression analysis of electroencephalogram in depression
摘要目的 本文运用基于去趋势移动平均(detrended moving average,DMA)的二元线性回归分析方法,对抑郁症患者组和健康对照组的脑电数据进行分析,探究抑郁症患者和健康人枕区对额区影响的差异性.方法 基于DMA的二元回归模型不仅能够分析非线性和幂律相关的时间序列,还可以分析不同尺度下自变量和因变量间的依赖关系.通过该模型对抑郁症患者组和健康对照组的左、右枕区的对称导联和额区导联的脑电数据进行分析.同时本文使用原始的基于最小二乘法的二元线性回归模型对两组的脑电数据做相同处理,并对两种模型的实验结果进行对比.结果 基于DMA的二元回归模型在尺度为264,自变量为左、右枕区导联,因变量为左额区导联时,抑郁症患者和健康人的回归系数存在显著性差异.而原始模型只有在极个别的以左、右枕区导联为自变量和左额区导联为因变量时存在显著性差异.存在显著性差异的回归系数均值β1均大于0,回归系数β2均小于0.结论 基于DMA的二元回归模型不仅可以在不同尺度上描述大脑枕区和额区间的依赖性,还可用于分析抑郁症患者和健康人的脑电信号在左、右枕区对左额区影响的差异性.抑郁症患者的枕区对左额区的影响降低.
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关键词
脑电图抑郁症去趋势移动平均不同尺度二元线性回归分析electroencephalogramdepressiondetrended moving averagedifferent scalesbinary linear regression analysis
分类号
R318.04（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-3208.2023.06.007
发布时间
2024-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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