22、无线耳脑电图信号分析与脑电伪迹去除技术

无线耳脑电图信号分析与脑电伪迹去除技术

无线耳脑电图信号分析

相关研究

在精神分裂症患者的研究中，功能网络组件（FNC）作为任务元素包含着有价值的数据。这些数据对于预测精神分裂症患者的情况以及进行测试的准备和重复实验都非常有用。研究表明，基于单一的 FNC（静息态）测量，执行效果可显著提高约 20%。通过收集未标记的精神分裂症（SCZ）受试者数据，并应用聚集预测技术来测试基于网络特征的强度，采用 10 折交叉验证评估执行效果。结果显示，将预测技术应用于从七种尝试网络中的三种数据组合得到的组合网络时，预测准确性最高。这表明能够全面利用不同类型数据的综合方法，对于精神分裂症的发现和预测更有帮助。

此外，利用 R 编程语言实现的 RMCL 过程被应用于从 Bio - GRID 数据库获取的精神分裂症风险因素候选基因的蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络。通过对 RMCL 算法进行不同膨胀参数的模拟，并与具有相似参数的 MCL 算法模拟结果进行对比，发现 RMCL 算法产生的是覆盖簇，这意味着簇之间存在联系。基于 RMCL 算法模拟结果，一些候选基因的蛋白质簇之间存在联系，例如 NRG1 和 CACNG2 基因产物之间的联系。

最新研究还发现，大脑结构向更平衡的网络发生了重要变化，尤其是在与长距离合作相关的连接方面。由于这些变化在对照组中更为明显，因此神经网络重组的不足可能与精神分裂症（SCH）有关。利用接受者操作特征曲线和留一法交叉验证方法，获得了 72.5%的准确性。研究中提出的不同复杂度测量方法显示了网络拓扑的独立性，它补充了传统图表测量方法，可用于描述大脑网络。另外，所提出的两层策略通过留一法交叉验证，准确性可达 91.63%。通过研究由不同复杂度和和