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[IEEE 2019国际频率控制研讨会与欧洲频率和时间论坛联合会议(EFTF/IFC) - 美国佛罗里达州奥兰多(2019.4.14-2019.4.18)] 2019年IEEE国际频率控制研讨会与欧洲频率和时间论坛(EFTF/IFC)联合会议 - 基于120度相位差干涉仪的MgO:PPLN波导光学二次谐波产生相位噪声直接测量

DOI：10.1109/fcs.2019.8856057 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 我们研究通过建模额叶与枕叶脑电图（EEG）时间序列记录间的因果动态关系，是否能揭示阿尔茨海默病患者与对照受试者之间具有临床诊断价值的可靠区分特征。该建模方法采用主动态模态（PDMs）及其关联非线性函数（ANF）的概念，假设阿尔茨海默病患者的某些PDMs的非线性函数将与对照受试者存在差异。为此，我们利用拉盖尔展开估计的沃尔泰拉模型，从17名阿尔茨海默病患者和24名对照受试者静息状态下1分钟脑电信号中提取全局PDMs——将O1或O2导联记录作为输入信号，F3或F4导联记录作为输出信号。通过对估计的沃尔泰拉核进行奇异值分解，得到能高效表征所有受试者脑电动态的全局PDMs基函数。随后计算每位受试者对应的非线性函数以刻画其特异性动态特征。作为基准对照，同时计算了传统阿尔茨海默病脑电分析中常用的信号特征。结果表明：对应于δ-θ波段和α波段的两个特定PDMs的非线性函数能有效区分这两组人群。
作者： Yue Kang，Javier Escudero，Dae Shin，Emmanuel Ifeachor，Vasilis Marmarelis
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研究概述 实验方案

研究目的

研究通过建模额叶与枕叶脑电时序记录间的因果动态关系，能否揭示阿尔茨海默病患者与对照组的可靠鉴别特征，以辅助该疾病的临床诊断。

研究成果

基于PDM的建模方法为根据脑电图记录对阿尔茨海默病患者和对照受试者进行诊断性区分提供了一种有前景的方法。与δ-θ波段和α波段相对应的特定PDM的ANF能够很好地区分这两组人群。将PDM建模与相对功率测量相结合，实现了患者与对照组的完全分离。

研究不足

该研究受到多种误差来源的影响，包括生理机制的变异性和测量仪器的差异。模型估计中参数选择的敏感性是结果可重复性的关键问题。受试者组的平均年龄存在差异，且样本量不足以证明所报告的脑电图分析对阿尔茨海默病诊断具有临床实用性。

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