【脑电信号】脑电图功率变异性和中脑动脉血流速度Matlab仿真

原创于 2025-12-11 13:03:03 发布 · 612 阅读

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🔥 内容介绍

一、开篇：为什么要研究脑电图功率变异性与中脑动脉血流速度的关联？

在脑血管疾病诊断、脑功能状态评估、神经退行性疾病监测等临床与科研场景中，脑电图（EEG）功率变异性与中脑动脉血流速度的关联研究具有重要价值。脑电图功率变异性反映脑电活动在不同频率波段（如θ波4-7Hz、α波8-13Hz、β波13-30Hz）的能量波动特性，是评估神经电生理动态变化的核心指标；中脑动脉血流速度则直接反映脑部供血状态，其异常变化常提示血管狭窄、痉挛或脑供血不足等问题。两者的关联本质是“神经电活动-脑血管血流”的耦合关系，即神经活动的能量波动与脑部供血的动态调节存在内在协同机制。

传统研究多单独分析脑电信号或脑血流速度，难以揭示两者的协同作用机制，导致对脑功能异常的诊断精度受限。例如，癫痫、短暂性脑缺血发作等疾病早期，单一指标可能无明显异常，但两者的耦合关系已出现紊乱。通过同步采集脑电与脑血流信号，解析脑电图功率变异性与中脑动脉血流速度的关联模式，可更精准地捕捉脑功能与脑血管的协同异常，为疾病早期诊断、疗效评估提供新的生物标志物。其核心研究逻辑是：同步获取双模态信号，通过信号处理与统计分析，挖掘功率变异性与血流速度的动态关联规律，建立两者的量化关联模型。

二、核心拆解：脑电图功率变异性与中脑动脉血流速度关联研究的5个关键步骤

（一）第一步：双模态信号采集与研究建模——明确数据需求与核心目标

建模与数据采集是研究的基础，需精准定义研究目标、明确信号采集标准与约束条件，避免因数据质量不足或目标模糊导致研究偏差。这一步相当于“绘制研究蓝图”，清晰界定数据维度、分析指标与应用场景边界。

具体内容包括三部分：一是研究参数定义，明确信号采集设备（脑电图采用多通道EEG设备，采样率≥500Hz；中脑动脉血流速度采用经颅多普勒超声TCD设备，重点监测收缩期峰值Vs、舒张末期Vd、平均Vm血流速度）、采集时长（静息态通常≥5分钟，任务态需同步记录任务时序）、研究对象分组（如健康对照组、脑血管疾病组）；二是约束条件设定，核心约束包括“信号采集环境无电磁干扰”“研究对象无其他神经系统疾病”“同步采集时间戳误差≤1ms（确保双模态信号时序对齐）”“TCD探头定位精准（聚焦大脑中动脉M1段）”；三是研究目标确定，核心目标包括“量化不同脑电频段功率变异性与中脑动脉血流速度的相关性”“识别疾病状态下两者关联模式的异常特征”“建立基于双模态指标的疾病诊断预测模型”等，可根据研究场景设定探索性或验证性目标。

（二）第二步：双模态信号预处理——提升数据质量

原始脑电与血流信号常包含伪迹（如脑电中的眼动伪迹、肌电伪迹，血流信号中的心跳干扰），预处理质量直接影响后续关联分析的可靠性。这一步相当于“数据提纯”，通过一系列处理消除噪声与伪迹，保留有效信号成分。

具体操作流程：一是脑电信号预处理，采用带通滤波（0.1-250Hz）去除基线漂移与高频噪声，通过独立成分分析（ICA）分离并去除眼动、肌电等伪迹，对处理后信号进行分段（如每段2秒，无重叠）；二是血流速度信号预处理，采用低通滤波（≤1Hz）去除高频干扰，提取Vs、Vd、Vm等特征指标的时序序列，同步去除因探头移动导致的异常峰值；三是双模态信号对齐，基于采集时的时间戳，将脑电信号与血流速度信号的时序精准匹配（时间分辨率统一为1ms），确保两者在时间维度上的协同性；四是数据质量校验，剔除信噪比低于阈值的信号片段（如脑电信号信噪比＜3dB），确保剩余数据满足分析需求。

（三）第三步：特征提取——获取核心量化指标

特征提取是将原始信号转化为可量化分析指标的关键环节，需分别提取脑电图功率变异性与中脑动脉血流速度的核心特征，为后续关联分析提供数据支撑。特征提取的合理性直接决定关联规律挖掘的深度与准确性。

具体设计逻辑：一是脑电图功率变异性特征提取，对预处理后的脑电信号分段进行傅里叶变换（FFT），计算各频段（θ、α、β、γ）的功率谱密度（PSD），采用谱变异系数（SCV）量化功率变异性（SCV值越大，功率波动越剧烈），同时计算各频段功率的均值、标准差等辅助特征；二是中脑动脉血流速度特征提取，基于预处理后的血流时序序列，计算Vs、Vd、Vm的均值、标准差、变异系数，以及低频振荡成分（如0.008-0.03Hz的B波、0.05-0.15Hz的M波）的功率特征；三是特征标准化，将两类特征统一归一化至[0,1]区间，避免因量纲差异导致分析偏差。同时，对提取的特征进行相关性筛选，剔除冗余特征（如相关性＞0.8的特征），简化后续分析模型。

（四）第四步：关联分析与模型构建——挖掘协同规律

这是整个研究的核心环节，通过统计分析与模型构建，挖掘脑电图功率变异性与中脑动脉血流速度特征之间的内在关联规律，实现从“特征提取”到“规律认知”的跨越。该环节需结合研究目标选择合适的分析方法，平衡关联性挖掘的深度与模型的可解释性。

具体分析流程：一是基础统计关联分析，采用Pearson或Spearman相关性分析，计算各脑电频段功率变异性特征与血流速度特征的相关系数，筛选出显著相关的特征对（P＜0.05），例如分析α波功率变异性与Vm的相关性；二是动态关联分析，采用滑动窗口法（窗口长度10秒，步长2秒）计算不同时间窗口内的关联系数，揭示两者关联模式的时序动态变化；三是分组对比分析，对比健康组与疾病组的关联特征差异，识别疾病特异性的关联异常指标（如脑血管狭窄患者α波功率变异性与Vs的相关性显著低于健康组）；四是预测模型构建，基于显著关联的双模态特征，采用逻辑回归、支持向量机等算法构建疾病诊断预测模型，评估双模态特征的联合诊断价值。最后，通过交叉验证（如10折交叉验证）优化模型参数，确保模型的泛化能力。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% BFV2 - blood flow rate (cm/sec) measured with ecodoppler at the right

% cerebral artery with sampling frequency Fs BFV = 0.5 Hz.

% F4C4 - EEG (mV) measured from a frontal derivation located on the right

% side of the scalp with sampling frequency Fs EEG = 512 Hz.

%% PART 1

% Extract the delta component (DELTA2: 0-4 Hz) from the F4C4 signal using an

% elliptical low pass filter, with maximum deviation in the pass and stop

% bands from the ideal values of 0.05 dB and a transition band of 0.5 Hz.

% Implement the filter to eliminate phase distortion.

% Filter parameters

Rp_db = -20*log10(0.95); % passband ripple

Rs_db = -20*log10(0.05); % stopband ripple

Wp = 4/(Fs_EEG/2); % passband edge frequency

Ws = 4.5/(Fs_EEG/2); % stopband edge frequency

[order, Wn] = ellipord(Wp, Ws, Rp_db, Rs_db);

% Filter coefficients

[b,a] = ellip(order, Rp_db, Rs_db, Wn)

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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