基于EEG的突发疼痛识别方法及实验研究

发布时间：2022-11-05 15:20

　　疼痛,作为许多疾病的常见症状,会给患者带来一定的痛苦。研究表明,疼痛可以通过客观方式检测出来,尤其帮助失语病人,瘫痪病人等无法表达疼痛信息的患者做出疼痛的判断,并能够及时发现病人疼痛所在并采取相应的处理措施,有利于趁早治疗疾病,摆脱痛苦。部分检测法存在机理未知、信号微弱、模型难以建立等缺点。故本文针对上述缺陷着重于研究一种基于脑电信号测量的突发性疼痛识别方法,搭建一套完整的疼痛实验平台并不断完善,最终识别出疼痛的存在并区分出产生的位置,在医学方面及社会方面具有重大意义。本文先说明了疼痛的本质、目前研究现状及检测疼痛的意义;以脑电信号作为依据,针对疼痛与脑电信号的关系基础设计了突发性疼痛识别方案,给出识别方法的总体框图。为保留脑电信号中被噪声淹没的有用信息,采用中值滤波、带通滤波、带阻滤波、希尔伯特-黄变换预处理的算法进行预处理工作,大幅去除噪声的同时保留了有用信息;为探究疼痛时相对于放松时信号特性的差异,分别采用功率谱密度、短时傅里叶变换、多重分形去趋势波动分析方法提取了放松与疼痛时的特征值并看出明显区别;为识别具体疼痛信息,采用将提取出的特征值送入分类器进行学习分类的工作,最终判断出... 

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究的目的和意义
        1.1.1 课题来源及研究背景
        1.1.2 研究的目的及意义
    1.2 国内外研究现状及分析
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
        1.2.3 研究现状分析及存在的问题
    1.3 本文的主要研究内容
第2章 基于脑电信号的疼痛识别方案设计
    2.1 引言
    2.2 方案的确定依据
        2.2.1 待测参数确定
        2.2.2 频段确定
        2.2.3 预处理方案确定
        2.2.4 特征提取方案确定
        2.2.5 分类方案确定
        2.2.6 数据采集方案确定
    2.3 总体设计方案
    2.4 本章小结
第3章 脑电信号的处理及分析算法
    3.1 引言
    3.2 脑电信号的预处理
        3.2.1 基线漂移处理
        3.2.2 高频干扰处理
        3.2.3 工频干扰处理
        3.2.4 眼电干扰处理
    3.3 疼痛的特征值提取
        3.3.1 功率谱密度
        3.3.2 短时傅里叶变换
        3.3.3 去趋势波动分析
    3.4 疼痛的特征分类
    3.5 本章小结
第4章 疼痛实验平台的搭建
    4.1 引言
    4.2 疼痛实验器材
        4.2.1 信号采集仪器
        4.2.2 疼痛刺激源
        4.2.3 脑电地形图电极固定帽
        4.2.4 盘状电极线
        4.2.5 电极耳夹线
        4.2.6 导电膏
    4.3 疼痛实验准备
    4.4 本章小结
第5章 疼痛识别和定位的实测结果分析
    5.1 引言
    5.2 疼痛实验过程
    5.3 固定位置的疼痛识别实测结果
        5.3.1 预处理及特征提取结果
        5.3.2 特征分类结果
    5.4 不同位置的疼痛实测结果
    5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于脑电信号特征的驾驶疲劳检测方法研究[J]. 祝亚兵,曾友雯,冯珍,时一凡,李奇.  长春理工大学学报(自然科学版). 2016(05)
[2]基于神经生理学的疼痛测量[J]. 陈睿,唐丹丹,胡理.  心理科学. 2015(05)
[3]生物医学信号处理研究综述[J]. 胡广书,汪梦蝶.  数据采集与处理. 2015(05)
[4]一种疼痛调控的新手段:经颅直流电刺激[J]. 王静,万有,李小俚.  中国疼痛医学杂志. 2015(01)
[5]香港医院急性疼痛管理见闻与体会[J]. 吴杏菊,张海燕,余春燕,庄彩兰.  全科护理. 2014(14)
[6]疼痛与大脑活动的关系:基于脑电图的研究[J]. 王飞宇,吴松涛,王璟.  中国疼痛医学杂志. 2013(07)
[7]基于典型相关分析和小波变换的眼电伪迹去除[J]. 赵春煜,邱天爽.  北京生物医学工程. 2011 (05)
[8]磁刺激穴位镇痛诱发的脑电信号特征成分及源定位[J]. 于洪丽,徐桂芝,杨硕,李文文,谢雪.  中国组织工程研究与临床康复. 2011(09)
[9]最大熵方法-功率谱密度分析法在时间序列资料研究中的应用[J]. 罗同勇,周敦金,Ayako Sumi,余滨,陈邦华,余松林.  中国卫生统计. 2010(05)
[10]基于相位同步分析方法的抑郁症脑电信号的研究[J]. 胡巧莉.  中国医疗器械杂志. 2010(04)

博士论文
[1]慢性痛认知与治疗的脑电信号分析[D]. 王娟.燕山大学 2015
[2]基于EEG与fMRI的痛觉机制与针灸镇痛研究[D]. 童基均.浙江大学 2008

硕士论文
[1]基于短波分选设备的信号调制模式识别算法的研究[D]. 唐婉.南京理工大学 2016
[2]细胞黏附蛋白的筛选[D]. 侯东梅.中南民族大学 2015
[3]基于RPROP-DE算法的模糊RBF网络非线性系统辨识[D]. 方力智.西南交通大学 2011
[4]基于Alpha波的脑—机接口技术研究[D]. 王国一.东北大学 2009
[5]想象运动的脑电特征提取及分类研究[D]. 王蕊.北京工业大学 2009
[6]基于小波变换的图像压缩及容错编码研究[D]. 马俊.南京理工大学 2003



本文编号：3702847