抑郁症是一种常见的精神疾病,以心境低落和悲观为主要特征,症状严重时可能会产生自杀行为。本文在对抑郁症的病症、背景、诊断依据、工具和评估标准进行归类和分析的基础上,发现抑郁症患者不但人数众多,而且发病年龄、范围和行业也在逐步扩大,给社会和家庭带来沉重的负担。然而,从事抑郁症诊断和评估工作的人员比较匮乏,而且其诊断和评估依赖的主观因素较多,容易造成误诊和漏诊。因而,迫切需要提高其诊断的准确性和效率。本文通过对抑郁症的研究现状、分析方法、手段以及现有成果的综合和分析发现,此病诊断不准确和效率低的一个重要原因是缺少客观量化的生物诊断指标和科学有效的诊断模型。针对这种情况,本文运用非线性动力学的原理和方法,在现有研究成果的基础上,由分析客观生物指标出发,从抑郁症脑电信号的活跃性、特异性、复杂性以及诊断模型四个方面进行研究,主要内容和研究成果如下。第一,提出一种新的功率谱熵计算方法对抑郁症脑电活跃性进行研究。脑电活动是大量脑细胞群各种电活动整体的宏观综合效应。其活跃的程度和区域与大脑功能状态存在密切的关系,因而,也代表大脑的一种状态,能够反映和表征大脑的疾病和健康情况。基于此,本文研究抑郁症脑电与正常健康脑电活跃性的相对大小和强弱状况及其相关生物意义。在非线性动力学基础上,借鉴信息熵的概念,提出一种基于时间序列功率谱划分的新谱熵计算方法,即通过时间序列功率谱按照不同的划分来计算脑电时间序列功率谱熵,从而获得脑电信号的活跃性及其强度信息,并通过仿真对其正确性进行验证。然后,基于该方法对抑郁症患者和正常人的脑电进行数值计算和分析对比,并采用假设检验的方法进行显著性检验。实验结果表明:该功率谱熵可作为用于衡量脑区活动性的一个有效物理参数,这对于能否将其用作诊断其它脑精神疾病的物理参数具有积极意义。第二,提出一种状态分布熵的计算方法对抑郁症脑电特异性进行研究。特异性原指某生物具备而其它生物不具备某些特征的性质。后被引入数据挖掘领域,指数据特征具有显著异常的性质。抑郁症脑电的特异性显著地反映了其异于正常人的患病状态,能深刻揭示这种疾病的本质特征。因此,为了研究抑郁症脑电的这种特异性,本文提出一种用于描述和刻画脑电运动状态分布的称作状态分布熵的计算方法。它通过计算不同状态分布参数的脑电状态分布熵,从而获取分析脑电活动特异性信息,并通过仿真试验对其产生原因进行多方面的分析和研究,得到了有益的结果。然后,利用该方法对抑郁症患者和正常人的脑电信号进行计算、分析和讨论,最后采用假设检验的方法分析其显著性。实验结果表明,该分布熵能够表征大脑电活动分布状态的异常情况,提供反映其活动特异性的信息,可以作为度量大脑电活动分布状态异常和分析脑电信号特异性的一个物理参数,这对于将其用作诊断其它脑精神疾病的物理参数具有积极意义。第三,提出一种基于一阶差分多尺度多值粗粒化的LZ复杂度计算方法对抑郁症脑电复杂性进行研究。抑郁症脑电信号中包含了大量的多层次多侧面的复杂信息,如果需要深入分析其中蕴含的诊断信息或病理信息,就需要从多个角度对这些复杂信息进行分析和探讨。因此,本文从抑郁症脑电信号的复杂性角度出发,提出一种基于一阶差分多尺度多值粗粒化的LZ复杂度计算方法,并对该方法的原理和计算步骤进行较为详细的阐述。然后运用该方法对抑郁症脑电信号进行研究。实验结果表明,多脑区电活动某一方面同时异常的关联性揭示了抑郁症的某种发病机理或者致病机制。从这些异常的量及其关联性寻找抑郁症大脑生理功能和机构的特异性,对研究抑郁症的病理机理及病因具有重要的借鉴作用,也给抑郁症的诊断和评估带来新的思路和研究方向。第四,提出一种基于复杂度谱的抑郁症脑电诊断评估模型。抑郁症的诊断和评估一般使用量表和问卷的形式、采用询问和谈话的方式、依靠医生的主观分析判断来实施,到目前为止还没有采用客观量化的诊断方式。虽然有少量的研究文献提出生物诊断参数,但至今尚未应用于临床实践。为此,本文尝试应用非线性理论提出基于复杂度谱的诊断模型,为抑郁症提供新的诊断模式和研究思路,并给出了该诊断模型的构建方法和步骤,以及其中参数的确定方法和步骤。最后对该脑电诊断模型进行了示例仿真,得到了仿真模型图,为将来使用脑电信号构建真正的诊断模型起到启发和借鉴的作用。本文从活跃性、特异性和复杂性三个侧面对抑郁症脑电信号的异常现象作了比较全面的分析和研究,探讨了其可能具有的生物意义,最后还构建了多指标体系的抑郁症诊断模型。这些工作无论是在理论研究上还是在临床实践中都具有一定的参考价值和借鉴意义。