基于振幅-周期二维分布的脑电复杂度分析

目的:提出一种可以在振幅-周期二维空间描述脑电复杂度的二维振动熵方法,以改善传统符号熵方法只能在振幅或周期一维空间进行运算的缺陷.方法:将振幅符号序列和周期符号序列合并为振幅-周期二维振动序列,然后按照振动元素在振幅-周期二维空间的分布来计算振动时间序列的信息熵;并提出一种二维空间分段参数的选取方法,选取能使二维振动熵值随分段参数变化,并在一定阈值内的分段参数值为运算值.结果:仿真实验和抑郁症脑电分析表明二维振动熵可以有效反映时间序列的复杂度,抑郁症组在顶部和枕部区域Alpha频段的二维振动熵显著高于对照组.结论:二维振动熵可以有效反映各频段脑电信号的复杂程度,具有一定的实用价值.