EEG信号构建的复杂网络同步稳定性分析

来源：计算机工程与应用杂志2017年第11期北京时间：

作者：段之宇，胡强强，李文昊，李海芳

单位：太原理工大学 计算机科学与技术学院，太原 030024

摘要：人脑是自然界最复杂的系统之一，脑网络作为复杂网络理论在神经科学中的重要应用，为脑疾病的病理机制提供了新的研究方向。同步性作为影响网络性能的指标，对于复杂网络有着重要影响。为了研究同步性在脑网络中的表现，利用EEG动力学方程对120例酗酒病人的EEG信号进行复杂网络模型构造，根据所构造的模型利用李雅普诺夫稳定性理论进行证明。并通过实验对正常人和酗酒者脑网络同步状态做出统计，给出了酗酒病人和正常人的脑网络同步差异，可以揭示酗酒疾病对于人脑在功能结构上的影响，对其他疾病提供研究思路。

关键词：同步性,脑网络,复杂网络,李雅普诺夫稳定性