[1]王怡玲,覃玉荣,郭湛超,等.基于不同闪烁频率光刺激的脑电压变化研究[J].中国医学物理学杂志,2014,31(05):5184-5187.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2014.05.019]
点击复制

基于不同闪烁频率光刺激的脑电压变化研究()
分享到:

《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
31卷
期数:
2014年05期
页码:
5184-5187
栏目:
医学信号处理与医学仪器
出版日期:
2014-10-31

文章信息/Info

作者:
王怡玲覃玉荣郭湛超
广西大学计算机与电子信息学院;
关键词:
脑电信号光刺激闪烁频率
分类号:
Q6-3
DOI:
10.3969/j.issn.1005-202X.2014.05.019
文献标志码:
A
摘要:
目的:脑电信号是大量神经元电活动在大脑头皮表面产生的电位总和,可综合反映大脑内部功能状态和活跃程度。当人体受到外界刺激时,神经系统产生一系列复杂的生物电活动,最终反映为脑电信号。本文使用不同闪烁频率光为刺激源,对光刺激前后脑电信号时域和频域的变化特性进行分析,为利用外刺激调制脑电频率提供新的实验依据。方法:使用同一光源,分别改变其闪烁频率对受试者眼睛进行刺激,利用脑立方移动版采集不同闪烁频率光刺激下的脑电信号,记录并分析脑电信号电位幅值,及其成份δ波(1 Hz~3 Hz)、θ波(4 Hz~7 Hz)、α波(8 Hz~13 Hz)和β波(14Hz~30Hz)能量的变化情况。结果:随着光闪烁频率的增高,脑电压幅度均值和各频段能量先逐渐增大后减小,脑电幅值和各频段能量均在光闪烁频率为5 Hz时达到最大。结论:不同闪烁频率光刺激对脑电压的变化具有显著性影响:在一定阈值之下,脑电压与光闪烁频率变化一致;超过阈值后,趋势相反。该结论有助于探索脑电信号在外刺激作用下的变化规律,为利用外刺激治疗脑部疾病的方式提供了参考价值。

相似文献/References:

[1]杨建平,张德乾,吕敬祥,等.操作发起过程多脑区协作的脑电谱熵特征[J].中国医学物理学杂志,2016,33(1):44.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.01.010]
 [J].Chinese Journal of Medical Physics,2016,33(05):44.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.01.010]
[2]崔招焕,等.大鼠癫痫脑电信号采集[J].中国医学物理学杂志,2016,33(2):118.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.02.003]
 [J].Chinese Journal of Medical Physics,2016,33(05):118.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.02.003]
[3]顾家军,叶继伦.麻醉深度监测中脑电信号特征提取方法[J].中国医学物理学杂志,2016,33(2):157.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.02.010]
 [J].Chinese Journal of Medical Physics,2016,33(05):157.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.02.010]
[4]刘岩,李幼军,陈萌. 基于固有模态分解和深度学习的抑郁症脑电信号分类分析[J].中国医学物理学杂志,2017,34(9):963.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2017.09.021]
 [J].Chinese Journal of Medical Physics,2017,34(05):963.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2017.09.021]
[5]马玉良,刘卫星,张淞杰,等.基于ABC-SVM的运动想象脑电信号模式分类[J].中国医学物理学杂志,2018,35(9):1056.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.09.012]
 MAYuliang,LIUWeixing,ZHANG Songjie,et al.Pattern classification of motor imagery EEG signals based on ABC-SVM algorithm[J].Chinese Journal of Medical Physics,2018,35(05):1056.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.09.012]
[6]刘畅,覃玉荣,时文健.视听觉刺激下大脑头皮电位空间变化特性[J].中国医学物理学杂志,2018,35(10):1225.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.010.023]
 LIU Chang,QIN Yurong,SHI Wenjian. Spatial variation characteristics of scalp potentials under audiovisual stimuli[J].Chinese Journal of Medical Physics,2018,35(05):1225.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.010.023]
[7]周杰,杨国雨,徐涛. 基于空间频率与时间序列信息的多类运动想象脑电分类[J].中国医学物理学杂志,2019,36(1):81.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.01.016]
 ZHOU Jie,YANG Guoyu,XU Tao. Classification of multi-class motor imagery EEG data based on spatial frequency and time-series information[J].Chinese Journal of Medical Physics,2019,36(05):81.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.01.016]
[8]李冬,金韬,冯智英,等.基于脑电信号的疼痛强度识别方法研究[J].中国医学物理学杂志,2019,36(7):836.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.07.017]
 LI Dong,JIN Tao,FENG Zhiying,et al.Pain intensity recognition based on EEG signals[J].Chinese Journal of Medical Physics,2019,36(05):836.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.07.017]
[9]冯琴昌.基于OpenBCI与OpenViBE的脑机接口设计[J].中国医学物理学杂志,2020,37(2):210.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.02.014]
 FENG Qinchang.Design of brain-computer interface based on OpenBCI and OpenViBE[J].Chinese Journal of Medical Physics,2020,37(05):210.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.02.014]
[10]赵丽,崔立杰.基于变分模态分解的眼电伪迹去除[J].中国医学物理学杂志,2020,37(2):237.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.02.018]
 ZHAO Li,CUI Lijie.Electrooculogram artifacts removal based on variational mode decomposition[J].Chinese Journal of Medical Physics,2020,37(05):237.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.02.018]

备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金(61161009); 广西自然科学基金(10124001A-41); 2010年广西高校优秀人才资助计划
更新日期/Last Update: 2014-09-10