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基于HHT的脑磁图动态网络构建方法及其在癫痫的应用研究的开题报告
开题报告
题目：基于HHT的脑磁图动态网络构建方法及其在癫痫的应用研究
一、研究背景
癫痫是一种常见的神经系统疾病，其发病机制至今仍未完全了解。在神经科学领域中，研究脑网络是非常重要的课题之一。随着功能磁共振成像（fMRI）和脑磁图（MEG）等脑电生理学技术的发展，脑网络的研究已成为神经科学和临床医学中的热点领域。
提取脑网络中的信息是通过脑信号分析和数据挖掘技术来实现的。然而，由于脑电数据的非线性和非稳定性，传统的时间序列分析（如频域分析和小波分析）并不能完全满足人们的需求。因此，必须开发新的分析方法以更好地解释脑网络中复杂的结构与功能。
HHT（Hilbert-Huang变换）是一种新型的自适应信号分析方法，可以对非线性和非平稳信号进行信号分解和频率分析。HHT在信号增强，滤波，模态分析和频域分析等方面具有突出优势，在神经科学领域中的应用也日益广泛。
本研究将基于HHT，提出一种基于脑磁图的动态网络构建方法，旨在改进传统的脑网络构建方法，并探究其在癫痫研究中的应用。
二、研究内容
1.基于HHT的脑磁图信号分解和频率特征提取。
2.基于峭度排序的自适应滤波算法，提高信号的稳定性和精度。
3.基于相关系数和互信息的度量方法，探究静态和动态网络的形态和特征，并分析网络特征的时空变化规律。
4.将构建的网络应用于癫痫动力学机制的研究。
三、研究意义
1.基于HHT信号分析技术，提出了一种新的脑网络构建方法，在时域和频域上对信号进行处理，提高了信号的信噪比和精度。
2.该方法可用于构建脑网络的静态和动态模型，并对脑网络中不同节点之间的关系进行定量分析。
3.将该网络应用于癫痫研究，可以更直观地了解癫痫的发作机制，为癫痫的临床治疗提供重要的参考。
四、预期成果
1.提出一种基于HHT的脑磁图动态网络构建方法，并将其应用于癫痫研究领域。
2.研究癫痫发作和非发作状态下脑网络的时变特征，并通过分析改进脑网络模型，提高脑磁图的信噪比和精度。
3.结合临床数据和动态网络模型，探讨癫痫发作机制，为癫痫的诊断和治疗提供新的思路和方法。
五、研究计划
1.第一年：文献调研和实验数据采集；基于HHT的脑磁图信号特征提取和分析；基于HHT动态网络构建方法的初步研究。
2.第二年：完善动态网络构建方法并进行动态脑网络的建模，并结合静态网络研究脑网络特征的时空变化规律；开展癫痫动力学机制的研究。
3.第三年：研究癫痫发作和非发作状态下脑网络的时变特征；提出改进的脑网络模型，并与实际临床数据进行验证和应用；撰写毕业论文和发表论文。
六、研究方法
1.本研究将采用MEG数据作为实验数据，利用HHT对信号进行处理；
2.根据脑网络分析原理，选择合适的时空尺度，对信号进行分解和滤波处理；
3.基于Kurtosis排序进行自适应滤波，进一步提高信号的精度和稳定性；
4.使用相关系数和互信息等方法度量脑网络的形态和特征，并分析网络的时空变化规律；
5.将构建的网络应用于癫痫研究中，探究癫痫发作机制，为癫痫的诊断和治疗提供新的方法和思路。
七、预期难点
1.基于HHT对脑磁图信号进行处理，解决非线性和非平稳信号分析中的技术难题；
2.改进脑网络构建方法，准确地描述脑网络的时空特征，并探索脑网络的时空变化规律；
3.研究癫痫动力学机制，了解癫痫发作机制及相关的脑网络变化，为癫痫的治疗提供理论支持。
八、研究条件
本研究将在某一脑科研究机构中进行，该机构配有高性能计算机、MEG等实验设备，并且有专业的研究团队提供支持。
九、参考文献
[1]HuangN.E.,ShenZ.,LongS.R.,WuM.C.,ShihH.H.,ZhengQ.,YenN.C.,TungC.C.andLiuH.H.,TheempiricalmodedecompositionandtheHilbertspectrumfornonlinearandnon-stationarytimeseriesanalysis,ProceedingsoftheRoyalSocietyofLondonSeriesA:Mathematical,PhysicalandEngineeringSciences,459(2003):1959–1982.
[2]StamC.J.,ReijneveldJ.C.,Graphtheoreticalanalysisofcomplexnetworksinthebrain,Nonlinearbiomedicalphysics,1(2007):3.
[3]MarthaL.Gray,JonathonHare,AreviewofcontemporarytechniquesforEEGsignalanalysis,JournalofNe