首页 > 天津工业大学学报 > 基于EEPS-BSS算法的脑深部诱发电位提取

基于EEPS-BSS算法的脑深部诱发电位提取

Extracting deep brain evoked potentials based on EEPS-BSS algorithm

二维码有效期 120s

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.

作者熊慧 ^[1] 杨雪 ^[2] 李刚 ^[2] 林凌 ^[2] 张旺明 ^[3] 徐如祥 ^[4] 学术成果认领

作者单位天津大学天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室,天津300072;天津工业大学电气工程与自动化学院,天津300387 ^[1] 天津大学天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室,天津,300072 ^[2] 南方医科大学珠江医院,广东,510282 ^[3] 北京军区总医院神经外科,北京,100700 ^[4]

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 deep brain evoked potentials underdetermined blind source separation empirical mode decomposition low signal-to-noise ratio

分类号 TH772

栏目名称

电子信息及自动化

DOI 10.3969/j.issn.1671-024X.2013.04.012

发布时间 2013-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

国家自然科学基金（61078041）天津市应用基础与前沿技术研究计划（08JCZDJC19400）广东省科技计划（2008A030102010）