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基于脑电信号的特定人群心理压力研究
作 者: 赵文
导 师: 胡斌
学 校: 兰州大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 脑电 压力 抑郁症 量表 朴素贝叶斯 最近邻 智力障碍儿童母亲
分类号: TN911.7
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 83次
引 用: 1次
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内容摘要
我们在日常生活中暴露在各种各样的压力之中,经济状况、升学考试、失业等。很多研究已经证明压力与主导型抑郁症的相关性。因此,在日常压力事件积累并且没有得到及时适当的处理,发展为精神紊乱病症比如抑郁症之前,及时检测到压力状态是很重要的。心理学研究领域中广泛使用量表来度量用户情绪或心理状态。不过,心理量表很突出的问题是它难以避免的主观性。与心理量表不同,脑电是客观的、定量化的。本研究中,我们从脑电与心理量表两个方面来关注一个较特定的群体—智力障碍儿童母亲的精神压力状况。本论文提出了一种基于数据挖掘的结合脑电与用户自评量表的方法来检测压力水平以便预测与干预抑郁症等精神障碍。所设计试验以7个有理智障碍儿童的母亲作为压力组,4个年龄匹配的正常儿童的母亲作为对照组。分析结果显示,压力组的alpha波节律显著少于正常组;theta波节律明显大于正常组;在分类两个组的时候,结合脑电与量表的平均分类准确率比仅使用量表结果有所提高;另外,结合脑电线性与非线性特征比只使用线性特征要好;LZC复杂度,alpha相对功率以及PSQI睡眠量表的组合情况下,平均分类准确率达到95.12%,比仅使用PSQI提高了19.51%。因此,将脑电与量表结果结合有利于压力的检测。然后,进一步征集了25个智力障碍儿童的母亲用于BDⅠ-Ⅱ与脑电的研究作为补充实验,单独使用脑电特征组合来匹配抑郁症状的不同程度。补充实验结果表明,脑电确实能够用于抑郁症状的甄别,但准确率有待进一步提高。总体实验结果表明脑电能够被采用帮助心理量表来进行压力检测。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-9 第一章 绪论 9-14 1.1 引言 9 1.2 脑电信号与心理压力 9-10 1.3 数据挖掘方法 10 1.4 研究背景 10-11 1.5 本文主要工作 11-12 1.6 本章小结 12-14 第二章 相关研究 14-26 2.1 压力与抑郁 14-16 2.2 量表 16-18 2.2.1 贝克抑郁量第二版(Beck Depression Inventory,BDI-Ⅱ) 16-17 2.2.2 凯斯勒10量表(K10) 17 2.2.3 匹兹堡睡眠质量指数(Pittsburgh sleep quality index,PSQI) 17-18 2.3 脑电 18-24 2.3.1 脑电的特点 18-19 2.3.2 脑电节律 19-20 2.3.3 电极位点 20-21 2.3.4 脑电采集仪器 21-22 2.3.5 脑电线性与非线性特征 22-23 2.3.6 脑电的应用 23-24 2.4 数据挖掘 24-25 2.5 本章小结 25-26 第三章 研究内容与技术路线 26-44 3.1 脑电采集 27 3.1.1 试验样本 27 3.1.2 脑电数据采集(EEG Date Collection) 27 3.2 脑电信号预处理(Signal Preprocessing) 27-28 3.3 脑电特征提取(EEG Features Extraction) 28-33 3.3.1 CO复杂度(CO-complexity) 28-29 3.3.2 关联维数(correlation dimension,CD) 29-30 3.3.3 最大李雅普诺夫指数(The Largest Lyapunov Exponent,LLE) 30-32 3.3.4 Lempel-Ziv复杂度(LZC) 32 3.3.5 alpha不对称性 32 3.3.6 Renyi熵 32-33 3.3.7 脑电波相对功率比 33 3.4 量表 33-34 3.5 分类器 34-42 3.5.1 最近邻(kNN) 34-38 3.5.2 朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian Classifier) 38-42 3.6 实验平台 42-43 3.7 本章小结 43-44 第四章 结果与分析 44-48 第五章 BDI-Ⅱ与脑电的研究与结论 48-53 第六章 研究结论与讨论 53-55 参考文献 55-59 在学期间的研究成果 59-60 致谢 60-61 附录 61-69
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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 通信理论 > 信号处理
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