希尔伯特-黄变换增强高刺激率AEP的信噪比

摘要：

针对高刺激率模式下运用连续循环去卷积的方法提取的听觉诱发电位(AEP)可能需要比常规方法更长的记录时间,受试者要忍受大量的声音刺激的问题,本文提出运用希尔伯特-黄变换的去噪方法来减少刺激个数.首先对采集到的每个扫程的脑电信号进行经验模态分解,得到一组固有模态函数(IMFs),然后将这些IMFs分为有用信号层和噪声层,采取非线性阚值方法分层进行去噪处理,以提高信号去卷积前的信噪比.处理结果的评估以1 014个扫程的脑电数据按照常规方法处理的提取AEP为基准,计算去噪后AEP和基准AEP的信噪比与相关系数.结果表明该方法能够有效减少约2/3的刺激个数,是一种十分有前景的高刺激率下AEP信号的提取方法.

关键词：听觉诱发电位、Hilbert-Huang变换、非线性阀值滤波

所属期刊栏目：26

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金60771035;广东省2009年高等学校人才引进资助项目

在线出版日期：2011-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：280-285