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计量学报  2024, Vol. 45 Issue (1): 135-144    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2024.01.19
  电离辐射、化学计量与生物计量 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于脑电图的帕金森轻度认知障碍功能网络特征分析
李昕1,2,张晴1,2,张莹1,2,谢平1,2,3,尹立勇4
1.燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004
2.河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛066004
3.燕山大学康养产业技术研究院,河北 秦皇岛066004
4.秦皇岛市第一医院,河北 秦皇岛066004
Functional Network Characterization Analysis of Parkinson’s Mild Cognitive Impairment Based on EEG
LI Xin1,2,ZHANG Qing1,2,ZHANG Ying1,2,XIE Ping1,2,3,YIN Liyong4
1. School of Electrical Engineering,Yanshan University,Qinhuangdao,Hebei 066004,China
2. Measurement Technology and Instrumentation Key Lab of Hebei Province, Qinhuangdao, Hebei 066004, China
3. Institute of Health and Wellness Industry Technology, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China
4. Qinhuangdao First Hospital, Qinhuangdao, Hebei 066004, China
全文: PDF (1140 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 帕金森氏轻度认知障碍(PDMCI)是帕金森氏症患者痴呆的先兆,这对使用神经评分量表和医生经验等传统方法进行准确诊断提出了挑战。 利用26名PDMCI患者和23名正常人的脑电信号,基于定向传递函数构建了Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma频段的脑功能网络。 引入了一种新颖的图论特征——效率密度来捕获网络密度和传输效率。 研究结果揭示了独特的连接模式,Delta 和 Theta 波段的连接更紧密,而 Alpha、Beta 和 Gamma 波段的连接更稀疏。 帕金森病(PD) 患者与对照组之间的 Theta、Alpha、Beta 和 Gamma 频带存在显著差异(p<0.05)。 因此,脑功能网络可以有效反映PD脑功能异常状态,效率密度特征可以反映PD脑功能异常活动的特征量。
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作者相关文章
李昕
张晴
张莹
谢平
尹立勇
关键词 智能信息处理;帕金森轻度认知障碍;脑电;脑功能网络;特征提取效率密度    
Abstract:Parkinson’s mild cognitive impairment (PDMCI) is a precursor to dementia in Parkinsons patients, posing challenges for accurate diagnosis using conventional methods such as neurological rating scales and doctors experience. By using the EEG signals of 26 PDMCI patients and 23 normal subjects, the brain function networks of Delta, Theta, Alpha, Beta and Gamma bands were constructed based on the directional transfer function. A novel graph theory feature, efficiency density, is introduced to capture both network density and transmission efficiency. The findings reveal distinctive connectivity patterns, with tighter connections in Delta and Theta bands and sparser connections in Alpha, Beta, and Gamma bands. Significant differences between PD patients and the control group are observed in Theta, Alpha, Beta, and Gamma bands (p<0.05). Therefore, the brain function network can effectively reflect the abnormal brain function status of PD, and the efficiency density characteristic can reflect the characteristic amount of abnormal brain activity in PD.
Key wordsintelligent information processing;Parkinson’s mild cognitive impairment;EEG;brain function network;feature extraction    efficiency density
收稿日期: 2023-07-20      发布日期: 2024-01-22
PACS:  TB99  
  TB973  
基金资助:国家自然科学基金(62076216);河北省自然科学基金(F2019203515,F2022203005);燕山大学与秦皇岛市第一医院医工交叉特色专项(UY202201);河北省科技计划项目(236Z2004G)
通讯作者: 张晴(2001- ), 河北沧州人, 燕山大学电气学院硕士研究生, 研究方向为智能信息处理与机器学习。Email:1957345181@qq.com     E-mail: 1957345181@qq.com
作者简介: 李昕(1970- ), 黑龙江齐齐哈尔人, 燕山大学电气学院教授, 主要从事智能信息处理与机器学习、脑机接口等方面的研究。Email:yddylixin@ysu.edu.cn
引用本文:   
李昕,张晴,张莹,谢平,尹立勇. 基于脑电图的帕金森轻度认知障碍功能网络特征分析[J]. 计量学报, 2024, 45(1): 135-144.
LI Xin,ZHANG Qing,ZHANG Ying,XIE Ping,YIN Liyong. Functional Network Characterization Analysis of Parkinson’s Mild Cognitive Impairment Based on EEG. Acta Metrologica Sinica, 2024, 45(1): 135-144.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2024.01.19     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2024/V45/I1/135
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