海洛因成瘾者的风险决策缺陷及其脑电非线性特征的研究

发布时间：2023-04-26 19:33

　　海洛因成瘾者存在着决策缺陷,在行为上表现为倾向于追求高风险的活动。在这种行为特点下,进一步研究海洛因成瘾的神经机制。研究海洛因成瘾患者的行为和神经机制,不仅有助于了解药物对成瘾患者认知的影响,而且对于成瘾者的治疗也有着重要意义。本文研究海洛因成瘾者神经活动的特点主要从以下两个方面:(1)静息态脑电,使用非线性动力学算法C0复杂度和功率谱熵,对静息态脑电进行特征计算;(2)采用风险决策赌博范式结合事件相关电位技术,研究海洛因成瘾患者的风险决策能力。本文结合非线性动力学和事件相关电位技术的分析方法,研究海洛因成瘾者的风险决策。主要工作如下:1、使用64导联脑电帽采集被试在闭眼安静和完成任务过程中的两组脑电信号。参与人员包括37名男性海洛因成瘾患者和37例男性健康对照人群。对脑电信号进行预处理:首先使用带通滤波器对原始数据滤波,去除工频噪声;然后使用独立成分分析法去除眼电,从而得到干净的脑电数据。2、对于静息态脑电数据,分析前额叶脑区的全波段(1-48Hz)和alpha(8-13Hz)节律的非线性动力学特征,采用非线性算法C0复杂度和功率谱熵进行特征提取。使用SPSS统计分析软件对所提取的特...

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【学位级别】：硕士

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中文摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 毒品成瘾
    1.2 吸毒问题研究现状
        1.2.1 毒品的分类
        1.2.2 我国吸毒人群的现状
    1.3 海洛因成瘾者的风险决策缺陷以及大脑的异常
    1.4 论文的主要工作和结构
第二章 脑电信号的分析方法
    2.1 脑电信号的概述
    2.2 脑电信号的采集方式
    2.3 脑电的分析方法
        2.3.1 非线性动力学分析法
        2.3.2 事件相关电位以及形成原理
    2.4 脑电信号的非线性动力学分析算法
        2.4.1 功率谱熵
        2.4.2 C₀复杂度
    2.5 分类的方法
        2.5.1 KNN分类方法
        2.5.2 SVM分类方法
        2.5.3 分类的评估
    2.6 本章小结
第三章 非线性特征提取和特征分类结果分析
    3.1 实验被试
    3.2 数据的采集及预处理
        3.2.1 EEG信号的采集
        3.2.2 静息态脑电信号的预处理
    3.3 全波段的复杂度和功率谱熵值的统计结果
    3.4 alpha节律的复杂度和功率谱熵值的统计结果
    3.5 结果讨论
    3.6 分类结果分析
    3.7 本章小结
第四章 海洛因成瘾者的风险决策缺陷的研究
    4.1 实验方法
        4.1.1 被试
        4.1.2 实验流程
        4.1.3 数据处理
    4.2 结果检验
        4.2.1 行为数据
        4.2.2 ERP数据
    4.3 结果讨论
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢



本文编号：3802091