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基于脑电指标的孤独症儿童辅助诊断系统

摘要孤独症通常是一种发病于发育早期的神经系统障碍疾病,严重影响认知、感觉运动、社会情感和社会交往等活动。孤独症发病原因不详,目前孤独症诊断主要依靠量表打分和临床行为症状评估,具有一定的主观性,因此寻找客观的生物指标来辅助诊断显得尤为重要。<br>  就目前形势来看,孤独症儿童发病年龄越来越小,及早的诊断与干预非常有意义。本论文基于静息态脑电分析技术,纳入不同年龄段的学龄前儿童脑电数据,按照两岁为一个阶段,从脑区内和脑区间两个不同角度,功率谱、脑复杂度、功能连接3个方面来研究两组儿童的组间差异。下面主要阐述一下本文的研究结果:<br>  (1) 首先按照划分的5个脑区分别计算年龄和性别均无明显差异的3-4岁(36名孤独症儿童和40名正常儿童)和5-6岁(41名孤独症儿童和50名正常儿童)两组儿童脑区内的功率谱和小波熵,并在t-test和Bonferroni校正下比较脑区内两种方法下两组儿童的组间差异,对比发现两种算法在分析两组儿童脑区内差异时均显著。<br>  (2) 其次按照全脑划分的5个脑区和左右半脑划分的10个脑区两种方案,分别计算上述两组儿童样本两种方法下脑区间的功能连接矩阵。通过Bonferroni校正和支持向量机分类对比发现小波一致性算法按照10个脑区划分时分类性能良好,单一频段分类精度最高能达到97.92%。并且发现按照5个脑区划分时,额叶到其他脑区的小波相干值两类儿童组间差异明显。通过通道间显著性连接我们发现,无论是小波相干值还是相位延迟指数脑区内连接均不显著。<br>  (3) 基于以上研究,本文设计了一套基于功率谱、小波熵、小波一致性的孤独症儿童脑电评估系统,以大量不同年龄段正常儿童的指标作为参考标准,被试儿童的原始脑电经预处理、信号提取、特征计算等脑电分析提取出特征指标进行比较,最后得出测试结果。<br>  综上所述,本研究从脑区内功率谱和脑复杂度、脑区间功能连接3个角度出发,寻找潜在的客观生理指标,并基于该指标设计了孤独症儿童辅助诊断系统,为孤独症儿童的临床诊断和早期干预提供重要参考。

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