摘要：样本熵可以有效反映一维时间序列中新模式的生成概率,但缺乏对二维序列复杂度的表征能力.基于对传统样本熵方法的改进,提出一种在振幅-周期二维空间描述波形复杂度的方法,二维样本熵反映了波形振动在振幅-周期空间中新模式的生成概率.通过仿真实验证明了这种方法描述波形复杂度的有效性,当波形的复杂度特征表现为振幅-周期的交互作用时,二维样本熵对复杂度的描述比一维条件下的样本熵更加有效.基于二维样本熵对抑郁症组和对照组的脑电复杂度进行分析,结果表明,抑郁症组在Alpha频段左侧顶区和左侧枕区的二维样本熵显著低于对照组,表明在上述频段和位置,抑郁症患者脑电中新模式的生成概率显著低于正常人,这一特征可能成为抑郁症的潜在生物标记.

关键词：样本熵 二维 脑电 抑郁症 

单位：北京工业大学; 北京未来网络科技高精尖创新中心; 北京100124; 北京工业大学; 国际WIC研究院; 北京100124; 磁共振成像脑信息学北京市重点实验室; 北京100124; 脑信息智慧服务北京市国际科技合作基地; 北京100124; 前桥工业大学生命科学与信息工程系; 前桥371—0816