腦出血的實時監測能夠極大地降低其致殘率和致死率, 本文基于磁感應相位移原理, 結合硬件濾波放大模塊、PXI數據采集系統和LabVIEW軟件, 采用帶通采樣和相關法鑒相, 建立了腦出血的實時監測系統, 并通過鹽水模擬腦出血實驗和兔子腦出血實驗測試及評估系統性能。系統測量單次相位差的時間約為0.030 4 s; 相位差變化值與鹽水和血液的體積都成正比, 實驗結果與理論一致。結果表明, 該系統能夠實時監測出腦出血的進展情況, 并且系統造價低, 體積小, 鑒相精度高, 反應靈敏, 具有較好的應用前景。
2型糖尿病患者因長期代謝紊亂造成的認知功能障礙已經成為當前關注的重點。本文利用多通道同步方法——基于相位同步的S估計器對腦電信號進行同步分析, 以期發現與糖尿病輕度認知障礙有關的腦電特性。結果顯示:糖尿病輕度認知障礙患者與正常對照組相比各腦區各頻段的S值均減小, 尤其是δ和α頻段顯著降低, 表明腦電同步值降低; 患者MoCA得分與S值在α頻段具有顯著的正相關性。
重復經顱磁刺激（rTMS）能對刺激腦區及與其相連接的遠端腦區產生影響。本文將從大腦功能連接、腦區之間相互協調工作狀態改變的角度，研究低頻 rTMS 刺激腦初級運動皮層對大腦的影響作用。募集了 10 名健康受試者，采用 1 Hz rTMS 刺激腦初級運動皮層 20 min，采集刺激前后 1 min 閉目靜息狀態下的腦電（EEG）數據。對 EEG 進行相位同步分析，建立腦功能網絡，并計算腦功能網絡特征參數。最后使用符號秩和檢驗進行統計學分析。結果表明，低頻 rTMS 刺激使大腦 alpha 頻段全局相位同步指數顯著降低（P<0.05）。兩兩腦區分析表現為刺激側的運動皮層與額葉皮層和頂葉皮層、非刺激側頂葉皮層與雙側額葉皮層之間 alpha 頻段相位同步顯著降低。alpha 頻段腦功能網絡的平均度、全局效率降低（P<0.05），平均最短路徑長度顯著增加（P<0.05）。表明低頻 rTMS 使腦功能網絡的信息傳輸變慢，傳輸效率變低。本文從大腦功能連接性的角度上證明了低頻 rTMS 對大腦活動的抑制作用，說明低頻 rTMS 能夠對刺激腦區及與刺激腦區相連接的遠端腦區產生影響。本研究有望為低頻 rTMS 應用于臨床疾病的治療提供一定的指導。
為了更好地利用相位信息補償血流造成的影響，本文對磁敏感加權成像（SWI）中存在的相位纏繞問題展開了研究。為提高解纏繞的準確性，本文提出了幅度圖像引導的磁敏感加權圖像相位解纏算法。基本思路如下：① 通過改進旋轉不變非局部主成分分析濾波（PRI-NL-PCA）降低噪聲影響；② 結合 C-V 模型水平集提取相位圖像中對應的實性組織區域，從而規避背景噪聲對相位解纏方法的影響；③ 采用相位補償的方法約束 K 空間重建出的相位圖像。最后，利用四種統計量作為量化指標，評價解纏繞方法的可靠性：相位誤差的突變點個數、均值（M）、方差（Var），以及陽性百分比（Pos）和陰性百分比（Neg）。通過對比仿真數據和 226 組真實頭部磁敏感數據，結果表明，本文算法相對于經典的枝切法和最小二乘法，解纏繞結果具有較高的準確性。
強迫振蕩技術（FOT）是一種主動式肺功能測量技術，通過給呼吸系統外加激勵信號的方式，辨識呼吸系統力學特性。FOT 技術常用的激勵信號包括單頻正弦、偽隨機和周期性脈沖三種。本文針對偽隨機多正弦組合信號存在的時域幅度過沖問題，研究了偽隨機信號的相位優化，嘗試了隨機相位組合以及時-頻域交換算法，以波峰因數評價優化效果。進一步根據振蕩單元的頻率響應曲線對低頻段（4～18 Hz）輸入信號的幅值進行了補償，使最終產生的偽隨機信號的時-頻域特性在 4～40 Hz 范圍內能夠滿足呼吸系統辨識要求。研究結果表明，時-頻域交換算法能夠有效優化偽隨機信號的相位組合，振蕩單元的幅頻特性經過低頻補償后，能夠產生滿足性能要求的激勵信號。
鎖相位算法是分析腦區同步特性的有效方法。基于傳統鎖相位算法只針對腦電信號的相位分量進行分析，而不能有效地分析腦電信號的其他特征分量的問題，本文提出了一種改進鎖相位算法。該算法首先基于經驗模態分解獲得固有模態函數，以此作為希爾伯特變換的輸入求出所需瞬時幅值，計算鎖幅值。基于此算法，不僅可以度量腦電信號采集位點之間的變化情況，而且可以度量各個位點自身的腦電信號瞬時振幅的變化情況，從而達到提取腦電信號同步特征的效果。本文采集了 14 名受試者在不同難度認知任務下的腦電信號，并基于改進鎖相位算法，分析大腦在完成認知任務過程中各腦區之間的同步性。結果表明，大腦幅值同步程度與認知活動之間呈負相關，且大腦中央區和頂葉最為敏感。基于改進鎖相位算法進行的同步性量化，能夠真實地反映數據之間的生物信息，為大腦同步性研究提供了一種新的方法，為更好地探索腦區的相關性與同步性提供新思路。
腦疲勞是長期腦力活動產生主觀疲勞的狀態，是影響腦力工作者健康的核心問題，但其對大腦信息傳遞整合過程的影響至今尚不清楚。因此本文采用相位–幅值耦合（PAC）方法對腦疲勞前后 theta 節律和 gamma 節律的腦電進行研究，以更好地解釋腦疲勞對大腦信息傳遞機制的影響。實驗采用 4 小時專業科技英語閱讀誘發腦疲勞，利用腦電儀記錄了 14 名男性在校本科生志愿者在腦疲勞前后的腦電信號。使用相位–幅值耦合方法進行分析，并對結果進行了t 檢驗。結果顯示，全腦區域 90% 以上電極的 theta 相位共同調制右側中央區和右側頂葉區電極的 gamma 幅值，并且這種耦合作用在腦疲勞后顯著下降（P < 0.05）。本研究表明 theta-gamma 之間的相位–幅值耦合變化能更好地解釋腦疲勞對大腦信息傳遞整合機制的影響，有望成為一種新的腦疲勞檢測指標，同時也為神經調控緩解腦疲勞的效果提供了評價手段。
傳統基于腦電（EEG）的抑郁癥研究將電極視為孤立節點，忽略了它們之間的關聯性，難以發掘抑郁癥患者異常大腦拓撲改變。為此，本文提出一種基于腦功能網絡（BFN）的抑郁癥識別框架，為避免容積導體效應，相位延遲指數用于構建BFN；以加權與二值化BFN信息互補為基礎，選取“小世界”特性密切相關及最小生成樹特定腦區BFN指標，采用遞進式指標分析策略尋找抑郁癥識別潛在標識物。本文以48名受試者靜息態EEG數據用于驗證方案，結果表明組間同步性在左顳、右頂枕、右額腦區明顯改變；加權BFN最短路徑長度和聚類系數，二值化BFN左顳和右額的葉子分數及右頂枕的直徑與患者健康問卷9項（PHQ-9）之間具有相關性，且獲得最高94.11%的識別率。此外，研究發現相對于健康對照者，抑郁癥患者的信息處理能力明顯下降。通過上述結論，期望本研究結果可為BFN構建與分析提供新的思路，為抑郁癥識別潛在標識物的發掘提供新的方法。
經顱磁聲電刺激是一種新型無創的神經調控手段，其利用超聲與靜磁場耦合作用產生的感應電場調節相應腦區神經節律振蕩活動。本文旨在探討經顱磁聲電刺激對記憶過程中神經元集群信息傳遞與交流的影響。實驗中，將20只健康成年維斯塔爾(Wistar)大鼠隨機分為對照組(5只)和刺激組(15只)，對刺激組施加0.05～0.15 T、2.66～13.33 W/cm2的經顱磁聲電刺激，對照組不施加刺激；采集大鼠執行T迷宮工作記憶任務中前額葉皮層的局部場電位信號，比較不同參數刺激組大鼠與對照組大鼠delta節律相位、theta節律相位與gamma節律幅值之間的耦合差異性。實驗結果顯示，刺激組delta節律與gamma節律的耦合強度明顯低于對照組(P<0.05)，theta節律與gamma節律的耦合強度明顯高于對照組(P<0.05)；隨著刺激參數的增加，delta節律與gamma節律、theta節律與gamma節律耦合程度分別呈現減小、增大的趨勢。本文初步研究結果表明，經顱磁聲電刺激能夠抑制前額葉皮層中delta節律神經活動，增強theta節律與gamma節律振蕩活動，從而促進了不同空間范圍內神經元集群之間的信息交流與傳遞，這為進一步探索經顱磁聲電刺激調節大腦記憶功能的作用機制奠定了基礎。
針對結腸息肉圖像分割時空間歸納偏差和全局上下文信息的有效表示缺失，導致邊緣細節信息丟失和病變區域誤分割等問題，提出一種融合Transformer和跨級相位感知的結腸息肉分割方法。該方法一是從變換的全局特征角度出發，運用分層Transformer編碼器逐層提取病變區域的語義信息和空間細節；二是通過相位感知融合模塊（PAFM）捕獲各階段跨層次交互信息，有效聚合多尺度上下文信息；三是設計位置導向功能模塊（POF）有效整合全局與局部特征信息，填補語義空白，抑制背景噪聲；四是利用殘差軸反向注意力模塊（RA-IA）來提升網絡對邊緣像素點的識別能力。在公共數據集CVC-ClinicDB、Kvasir、CVC-ColonDB和EITS上進行實驗測試，其Dice相似性系數分別為94.04%、92.04%、80.78%和76.80%，平均交并比分別為89.31%、86.81%、73.55%和69.10%。仿真實驗結果表明，本文提出的方法能有效地分割結腸息肉圖像，為結直腸息肉的診斷提供了新窗口。