【摘 要】
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大脑作为一个复杂的动态系统,其结构与功能在外界环境与经验的作用下会不断发生可塑性变化。基于这一特性,运动员与运动功能障碍患者可以通过长期的运动训练分别实现专业技能的提高和神经损伤的修复。但是,不同运动方式对大脑功能影响的研究还比较少。为此,本文通过脑电（Electroencephalogram,EEG）技术,对武术与田径这两种具有不同行为特征的专业运动员的脑电特征,从时频域与脑网络的角度加以分析,
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大脑作为一个复杂的动态系统,其结构与功能在外界环境与经验的作用下会不断发生可塑性变化。基于这一特性,运动员与运动功能障碍患者可以通过长期的运动训练分别实现专业技能的提高和神经损伤的修复。但是,不同运动方式对大脑功能影响的研究还比较少。为此,本文通过脑电（Electroencephalogram,EEG）技术,对武术与田径这两种具有不同行为特征的专业运动员的脑电特征,从时频域与脑网络的角度加以分析,为探究不同运动训练方式对大脑功能的影响提供参考依据。主要完成以下工作:（1）基于多模态的数据需求,设计了一种静息态与视—听觉交叉的联合实验范式,提高了实验过程中诱发P300成分的敏感性,并完成对不同专业运动员与普通大学生的数据采集;对数据采集过程中参杂的各种伪迹,设计了一套预处理流程,并针对眼电伪迹提出了独立成分分析与相关性分析相结合的伪迹自动识别校正算法,提高了信号的采集质量。（2）从时频域角度,本文采用线性分析方法,提取任务态数据P300成分的时域特征和静息态数据的频域能量特征。特别地,针对传统小波变换中小波基选择问题与高频部分分辨率差的缺点,本文以信噪比与相关系数为指标判断不同小波的消噪效果,确定“Bior3.9”为最优小波基;并通过小波包分解,提取能量熵为特征,以同时表征信号的节律性与非线性。（3）针对独立通道的信号分析法缺乏全面性、空域分布性的缺点,本文基于复杂网络理论采用相关性分析与相位斜率指数分别对静息态与任务态的脑电数据构建功能脑网络与有效脑网络。另外,针对阈值选取缺乏统一标准的问题,采用基于稀疏度区间的范围阈值选取法,进行多网络组合分析。（4）针对脑网络拓扑结构的复杂性,定性分析结果不明确的特点,本文采用节点度、聚类系数、特征路径长度/全局效率等拓扑参数分析其统计特征,并验证其小世界特性。研究发现,武术运动员和田径运动员在时频特征与脑网络特征上均与普通人表现出明显的差异性。为验证特征提取的有效性,本文采用支持向量机等四种分类算法对不同运动员与普通人进行区分,平均准确率达到90%以上。
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