应用脑电信号偏直线相关分析方法研究颞叶内侧癫痫网络连接机制

目的:通过采用偏直线相关分析(partial directed coherence,PDC)方法分析静息状态头皮脑电图(EEG)信号,研究颞叶癫痫脑电静息态脑网络。方法:根据术前评估及术后至少一年无发作,选择难治性颞叶内侧癫痫患者14例,其中左颞6例[男性4例,平均年龄(29.33±6.62)岁],右颞8例[男性6例,平均年龄(32.00±7. 09)岁],分为左颞癫痫组和右颞癫痫组。选择年龄及性别与癫痫患者匹配的健康成人9例[男性7例,平均年龄(31.22±4.47)岁]。采集安静闭目状态下的64-导联EEG。选取a波形成较好的EEG信号节段(epoch)30段以上,每段时间窗为2 s,离线进行PDC分析,最后进行平均叠加。结果:研究结果显示颞叶癫痫患者整体驱动强度较正常人显著增强(P<0. 05);左颞癫痫患者皮层网络重组涉及的脑区范围较右颞癫痫患者更加广泛(P<0.05)。对应脑区PDC分析结果显示致痫灶侧颞区显著驱动对侧颛区(P<0. 05),而其他对应脑区相互之间的驱动关系组间比较差异无统计学意义,该结果与临床定位结果及术后效果相符。结论:颞叶内侧癫痫是一种神经网络疾病,颞叶内侧癫痫神经网络改变或重组体现了功能代偿机制,但反过来又易化了癫痫异常电活动在该网络中的传导。PDC因果分析能够体现各神经亚区相互之间的关联强度及方向,是一种较适合的脑网络动力学研究方法。

手工挤奶参数值估测及相关回归分析

目前,我国由于受生产力发展水平的制约,奶牛场的手工挤奶还占较大比例,且在一定时期内,机器挤奶不可能完全代替手工挤奶。因此,手工挤奶的技术素质如何?直接关系奶牛产量的高低和遗传潜能的发挥。这是奶牛业不可忽视的重要的生产管理环节。国标(ZB B43002—85)《高产奶牛饲养管理规范》中规定:手工挤奶的频率为80—120次/分,挤奶量不少于1.5公斤/分。奶牛泌乳是一个复杂的生理过程,手工挤奶的效果受诸多因素的影响。那么手工挤奶参数值是多少?它们相互间的关系如何?本文就这个问题的参数值进行估测,并进行相关回归分析,现将结果报告如下。