[发明专利]基于静息态EEG信号的数学超常青少年脑功能连接网络分析方法

摘要

本发明公开了一种基于静息态EEG信号的数学超常青少年脑功能连接网络分析方法：基于静息态EEG信号，采用基于Wilcoxon符号秩和检验的相位滞后(phase lagbased onWilcoxon signed‑ranktest,PLWT)算法，构造连接网络，进而利用图论指标对连接网络进行度量，刻画数学超常青少年的连接网络特征，包括活跃脑区、图论指标。与现有技术相比，本发明中提供的方法有如下优势：基于静息态EEG信号刻画数学超常青少年的连接网络特征，和基于任务态EEG信号分析相比较，所获取的特征更加简便、普适；所采用的PLWT方法利用Wilcoxon符号秩和检验的框架进行EEG信号的相位同步判断，发掘内在连接网络，避免阈值的主观设定，降低了连接网络分析中的不确定因素。

主权项

1.基于静息态EEG信号的数学超常青少年脑功能连接网络分析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、采集数学超常青少年及对照组的静息态EEG信号；步骤二、基于Wilcoxon符号秩和检验的相位滞后(phase lag based on Wilcoxon signed‑rank test,PLWT)算法，构造连接网络；步骤三、考察所构造连接网络是否具有无标度特性；步骤四、利用图论指标对连接网络进行度量，刻画基于静息态EEG信号的数学超常青少年的连接网络特征。