脑电分析

脑电分析是利用数学信号分析方法和计算机技术从脑电图（EEG）信号中提取信息。脑电图分析的目标是帮助研究人员更好地了解大脑；协助医生进行诊断和治疗选择；并促进脑机接口（BCI）技术。有许多方法可以粗略地对EEG分析方法进行分类。如果利用数学模型来拟合采样的EEG信号，该方法可归类为参数性方法，否则就是非参数性方法。传统上，大多数EEG分析方法分为四类：时域、频域、时频域和非线性方法。也有后来的方法，包括深度神经网络（DNN）。

频域分析，也被称为频谱分析，是最传统但又是xxx大和标准的脑电图分析方法之一。它通过采用统计学和傅里叶变换方法，深入了解脑电图波形的频域所包含的信息。在所有的频谱方法中，功率谱分析是最常用的，因为功率谱反映了信号的"频率内容"或信号功率在频率上的分布。

有两种重要的时域EEG分析方法。线性预测和成分分析。一般来说，线性预测给出的估计值等于过去输出值与现在和过去输入值的线性组合。而成分分析是一种无监督的方法，其中数据集被映射到一个特征集。值得注意的是，时域方法中的参数完全基于时间，但它们也可以从功率谱的统计时刻中提取。因此，时域方法在物理时间解释和传统频谱分析之间建立了一座桥梁。此外，时域方法提供了一种通过基于时间的计算来在线测量基本信号特性的方法，与传统的频率分析相比，它所需要的复杂设备较少。

小波变换是一种典型的时频域方法，可以从瞬态生物信号中提取和表示属性。具体来说，通过对脑电图记录的小波分解，瞬态特征可以在时间和频率范围内被准确捕捉和定位。因此，小波变换就像一个数学显微镜，可以分析不同尺度的神经节律，研究大脑信号的小尺度振荡，而忽略了其他尺度的贡献。除了小波变换，还有另一种突出的时间-频率方法，称为希尔伯特-黄变换，它可以将脑电信号分解为一组称为内在模式函数（IMF）的振荡成分，以捕捉瞬时频率数据。

自然界的许多现象是非线性和非平稳的，脑电图信号也是如此。这一属性给脑电图信号的解释增加了更多的复杂性，使线性方法（上面提到的方法）受到限制。自1985年两位非线性脑电图分析的先驱Rapp和Bobloyantz发表了他们的xxx个成果以来，非线性动态系统理论，也称为"混沌理论"，已经被广泛地应用于脑电图分析领域。为了进行非线性EEG分析，研究人员采用了许多有用的非线性参数，如李亚普诺夫指数、相关维度，以及近似熵和样本熵等熵。

人工神经网络（ANN）的实现被提出来用于脑电图（EEG）信号的分类。在大多数情况下，脑电图数据在进入神经网络之前需要进行小波变换的预处理。循环神经网络（RNN）曾被大量应用于脑电分析中的神经网络实现的研究。直到深度学习和CNN（卷积神经网络）的兴起，CNN方法成为最近采用深度学习的脑电分析研究中的新宠。通过对深度CNN进行裁剪训练，使其在数据集上达到有竞争力的精度，深度CNN呈现出卓越的解码性能。此外，作为ANN的输入，大量的EEG数据需要安全的存储和实时处理的高计算资源。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于云的深度学习，用于实时分析脑电图大数据。

临床脑电图分析被广泛用于脑部疾病的诊断和评估。在癫痫发作领域，对脑电图中癫痫样放电的检测是癫痫诊断中的一个重要组成部分。对脑电图记录的仔细分析可以提供有价值的见解，并提高对引起癫痫病的机制的理解。