基于复杂性测度的帕金森症病人EEG分析

　　closed(%)Eyes

　　opened(%)Eyes

　　closed(%)Upper limit

　　of error23.5823.5823.2723.58

　　实际上文献［3］指出重代入法给出的错误率是偏乐观的，它是错误率的下界，它大于或等于真实的误差率。从上表中，进一步得出用复杂性测度计算出的结果是能分别出正常人和帕金森症患者。4　总　结

　　我们用复杂性测度的方法分析了400人的脑电数据，首先计算每道脑电记录的复杂性，然后，对其作了进一步的统计分析，误差分析和判别分析，结果表明：

　　(1)用复杂性测度方法分析帕金森症，有很好的效果，并且结果是符合医学统计观点的。

　　(2)用C1和Kc无论对病人和正常人都有明显的效果，可见复杂性是能够较好地描述脑电并可能在诊断帕金森症上给出量化指标。

　　(3)复杂性方法本身还有很多局限，不能对EEG本质作出完整的描述，如不能给出脑功能状态转变时，脑动力系统是如何改变，复杂性不能给出细微、深入的描述，而且对脑功能状态的研究还需要更多的实验。

　　参考文献

　　1　徐京华，吴祥宝.以复杂性测度刻画大脑皮层上的信息传输.中国科学(B)，1994；24(1)∶57

　　2　徐京华.大脑皮层信息传输和精神分裂症.生物物理学报，1994；24(1)∶103

　　3　李金宗.模式识别导论.北京：高教出版社，1994∶103-245

　　4　P.A.拉亨布鲁克，李从珠译.判别分析.北京：群众出版社，1988∶1-33

　　5　Laurent P, Jacques M, Francisco JV et al. Entropy quantification of human brain spatio-temporal dynamics. physica D，1996; 96∶344

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