Posterior quadrantic disconnection maintains the activity of isolated temporal-parietal-occipital nerve tissue: neuroprotective measures in the surgical treatment of epilepsy

Extensive lesions involving the posterior quadrant of the cerebral hemisphere （temporal, parietal, and occipital lobes） induce intractable epilepsy. These patients are potential candidates for surgical treatmenttu. Maintenance of isolated nerve tissue activity after surgery plays a crucial role in the neuroprotective effects of neurosurgery treatment. Disconnection surgery of the posterior quadrant is used to completely isolate nerve fibers, while blood supply at the isolated lobes is maintained. Subsequently, cavities caused by cystic or necrotic nerve tissues should be reduced as much as possible,

急性轻中度缺氧EEG信号的复杂度研究

建立了一个急性高空缺氧实验模型,记录了四种不同高度条件下从缺氧前(正常呼吸)到缺氧后30分钟时的EEG,分析了其复杂度。发现缺氧引起复杂度明显变化,随时间和高度增加,一定程度缺氧可使EEG复杂度低于正常。表明EEG复杂度对脑缺氧较为敏感,可用于缺氧程度进行评估,有望成为临床诊断的一个指标。

EEG的测度熵计算

本文对脑电图(EEG)的测度熵进行数值计算,证实了脑电呈现混沌运动的特征,并发现可以利用EEG的测度熵对人脑功能作定性解释。

基于生理信号的脑力负荷检测及自适应自动化系统研究：40年回顾与最新进展

人-机系统的脑力负荷评估和作业过程中的脑力负荷检测是工效学的重要研究内容,基于生理信号实时脑力负荷监测能够实现根据脑力负荷在人-机系统中在作业人员与自动化系统之间动态分配任务,即自适应自动化,进而能够优化人-机系统设计、避免过高的脑力负荷、降低人误风险。基于生理信号实现脑力负荷的检测研究从最早NASA的探索性研究至今已有40多年,近十多年逐渐成为工效学中新的研究热点,并且基于脑电、心电、功能性近红外光谱的自适应自动化在诸如模拟飞行、模拟无人机控制等任务中已被证明能够改善作业绩效和作业人员的主观感受。但近年来部分研究报告也表明基于生理信号的脑力负荷检测存在跨人、跨时间、跨任务的挑战,未来还有较大发展空间。本综述将回顾基于生理信号的脑力负荷检测和基于脑力负荷的自适应自动化40年来的研究历程和最新研究进展。

基于复杂性测度的睡眠脑电分期处理方法研究

提高临床脑部及神经系统疾病的早期诊断水平,及时予以控制和治疗,是降低脑疾病对人类危害最有效的途径。探讨复杂性测度在睡眠脑电分期中的应用,主要利用加窗的Lempel-Ziv复杂度处理算法对经采用小波变换滤波算法滤除生理干扰后的睡眠脑电信号进行分期处理,并与没有加窗的Lempel-Ziv复杂度处理算法的仿真处理结果进行比较。结果表明:加窗的Lempel-Ziv复杂度算法能更好地将睡眠脑电不同状态分开,在一定程度上减少由脑电的非平稳性带来的计算上的片面性,同时兼顾各期睡眠脑电状态的不均匀性,在很大程度上满足临床的应用要求。

脑电复杂性分析的新方法

在前人定义的复杂性基础上，本文给出了两种复杂性新的定义，并应用于精神分裂症病人的基于信息传输的时间序列分析，在大样本的实验基础上，证实精神病人与正常人在睁眼与闭眼的不同状态，有相反的计算结果，这一结论不仅扩展了复杂性概念的理论基础，而且有可能为临床脑电诊断提供量化指标。

疲劳驾驶预警系统的研究现状和发展趋势

近年来疲劳驾驶已成为汽车安全的主要隐患,严重地威胁着人们的生命和财产安全.疲劳驾驶预警系统已经成为汽车安全研究的热点和难点.分析了目前该领域国内外的研究现状、研究成果及没有产品化和商品化的原因,结合自己大量的实验研究和佩戴式电极帽的设计,提出了基于脑电信号和无线网络协议的疲劳驾驶预警系统将是未来的发展趋势.

一种基于时频分析的癫痫脑电棘波检测方法

脑电癫痫特征波的自动提取对于患者的诊断以及减轻医生的繁重劳动都具有重要的意义。本研究提出了一种基于时频分析的癫痫脑电棘波检测方法。首先通过矩阵的奇异值分解方法得到效果更佳的脑电信号(EEG)的时频分布图,然后利用时频分布的差异测度方法达到对棘波的检测目的。在对临床癫痫脑电信号的实验中,该方法取得了较好的结果。

改进的决策树SVM在脑电识别中的应用

为了识别3类意识任务,提出了一种改进的决策树支持向量机(SVM)算法。该方法将决策树与支持向量机结合构造多类SVM分类器,为了降低由决策树引起的"误差累积"效应,用基于类分布的可分离性测度来决定决策树走向。通过对2005国际脑机接口(BCI)竞赛中IDIAP研究协会提供的一组数据进行分析,分类最高准确率达到了80.8%,明显高于传统多类SVMs,表明了该算法的有效性。

基于虚拟仪器技术的脑电信号采集与分析系统

本系统利用虚拟仪器技术,实现了16导联脑电信号的实时采集与处理,并针对脑电信号的特点,运用小波变换对脑电信号进行分析处理,以达到对脑部疾病的辅助治疗的目的。该系统具有良好的实时性和通用性,可用于对儿童注意力缺陷和多动症(ADHD)的诊断与治疗,也可应用于其他脑电反馈治疗。

振幅整合脑电图在缺氧缺血性脑病患儿诊断及预后判断中的应用

目的探讨振幅整合脑电图(aEEG)在缺氧缺血性脑病(HIE)患儿诊断及预后判断中的应用价值。方法选择西安市儿童医院2019年1月至2021年4月期间收治的60例HIE患儿纳入观察组,选择同期未合并脑损伤的30例健康新生儿纳入对照组。比较两组新生儿的aEEG异常情况;比较不同病情程度HIE患儿的a EEG异常情况,以及不同程度aEEG患儿近期预后[2周、4周行新生儿神经行为测定(NBNA)评分]。结果观察组患儿的aEEG异常率为63.33%,明显高于对照组的6.67%,差异有统计学意义(P<0.05);aEEG重度异常率在轻度HIE组(4.00%)、中度HIE组(55.00%)及重度HIE组(100.00%)依次上升,差异均有统计学意义(P<0.05);HIE患儿2周NBNA评分在aEEG正常组、轻度异常组及重度异常组分别为(38.41±1.22)分、(33.08±5.91)分、(24.19±7.33)分,4周NBNA评分分别为(38.92±1.02)分、(34.17±6.01)分、(25.66±8.21)分,上述评分在三组均依次降低,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论振幅整合脑电图检查可反映缺氧缺血性脑病患儿的病情严重程度,可应用于缺氧缺血性脑病的早期诊断,且对预后的预测具有良好的价值。

多通道脑电波信号测量电极的图像法坐标测取

针对生物医学信号中测试点电极坐标的测量,以脑电波测试为例,提出了"无接触式图像处理"新方法:以数字相机获取测试图像,然后对测试点电极信息进行计算机图像提取和分离处理,再采用数据查询对比与线性拟合近似实现三维重构.实验结果表明,80%的测试点都能满足精度要求,是实现"以软代硬"传感智能化的有益尝试.

心理负荷对学习效率的影响研究

心理负荷与工作、学习效率以及身心健康密切相关,但是其具体机制尚不清楚。通过问卷调查、脑电测量、肌电测量等研究手段研究了情绪对学习效率影响的神经学机制、心理疲劳对学习效率影响的运动学机制。研究结果发现,正面情绪与成绩呈正相关,紧张、痛苦等负面情绪可降低学生的学习效率;负性情绪可能通过影响N2、P300及LRP等对认知的调节作用从而影响操作反应;适度的心理疲劳可提高学习效率,但是当心理疲劳程度太高时将会降低学习效率。对学习效率和身心疲劳缓解的平衡点研究的研究为高校教学活动中教师应如何提高学生的学习效率提供科学指导。

基于眼动追踪和脑电技术的多维设计特征产品外观的用户情感预测模型

目的探索多维设计特征产品外观的用户情感测量,建立基于生理指标的用户情感预测模型。方法以马克杯为例,通过外观解构,多维设计要素提取,正交组合设计,建立产品外观原型。利用眼动追踪和脑电技术,采集用户观看产品外观时的眼动数据和脑电信号。结果分析发现,注视点数,注视总时间,扫视路径长度,FP1、FP2、FPZ、F3、FC3、FC4、PZ、PO3、PO4、POZ、O1、OZ电极Gamma波相对功率,以及F3电极点Delta波相对功率等指标在高、中、低三种情感外观均具有显著性差异,且利用这些指标建立的PLS模型,具有较好的拟合度。结论各评价指标能够有效区分用户对马克杯产品外观的高、中、低情感。用户情感预测模型能够有效地预测用户对多维设计特征产品外观的情感,但在跨越不同类别产品时,模型的拟合度有所下降。研究为多维设计特征产品的用户情感测量提供了有效的方法。

非线性时间序列复杂性测度的稳定性

复杂性测度是刻画非线性时间序列最重要的动力学指标,复杂度的计算涉及时间序列长度、复杂度阶次等参数的选择,合适地选择这些计算参数是保证计算结果真实与稳定的前提.以Lorenz方程所产生的时间序列和临床脑电时间序列为例,在数值计算的基础上,讨论了参数选择对计算结果的影响,并给出了参数选择的参考.

脑电图机检定方法的研究

脑电图机检定由于受到多项因素的影响,长期以来不能按照规程要求正常实施,造成质量的失控。本文作者结合多年的实际工作经验,研究总结出一套实用的脑电图机检定方法,以供参考。

基于压缩感知及Huffman编码的脑电压缩技术

为减少便携式脑电检测设备的传输数据量,降低设备功耗,在压缩感知基础上,结合Huffman编码对脑电数据压缩,在保证重构误差不变的条件下,进一步提高数据压缩率。采用Matlab软件仿真分析不同测量矩阵的性能差异,考虑不同测量矩阵的硬件实现差异,选择稀疏随机二值矩阵为测量矩阵。对提出的算法进行硬件实现,并采用UVM方法学搭建验证平台对设计验证,最终采用Xilinx的FPGA综合实现。结果表明,脑电数据压缩模块工作频率可达150 MHz,数据处理延时约65μs,重构误差为2%情况下,平均压缩率可达68.4%,较压缩感知方法上提高了约18.4%的压缩率。

认知神经科学领域脑电复杂性测度方法的新进展

脑电分析是认知神经科学研究领域重要的研究技术之一。本文主要介绍了新近发展的KC、C1、C2 、C0 、信息传输矩阵和近似熵等基于非线性动力学的脑电复杂性测度分析方法 ,对各种方法的特点进行了简单的讨论 ,并简述了其在分析认知电位时空模式 ,从而揭示脑认知功能研究中的应用。

银-氯化银柔性脑电电极的制备及其评价

本文采用丝网印刷技术制备了一种基于聚酰亚胺(PI)柔性塑料基片的Ag/AgCl脑电电极,并建立了一套系统评价柔性脑电电极性能的方法。评价方法主要包括扫描电镜(SEM)表征、电极电位/时间响应和稳定性测试、电化学阻抗测试、附着性测试。结果表明,该柔性电极表面为多孔结构,且与基底粘附性好;该电极呈现Ag/AgCl的电化学界面性质,其平衡电位为0.97±0.20mV,与Ag/AgCl粉末电极接近;且电极电位一致性和稳定性良好,最大极差电位不超过0.7mV,4h后电位漂移值在10μV/4min以内;经磨砂导电膏GT5处理后,电极-皮肤阻抗在5kΩ以内,满足脑电记录要求;相对于人体皮肤的高阻抗值,柔性电极-导电膏(GT20)的界面阻抗仅为166Ω·cm2。该评价方法系统、实用,可为制定相应国家标准提供技术参考。

基于神经生理学的疼痛测量

疼痛是一种受多重因素影响的复杂主观感受。临床上,疼痛测量主要依赖于患者的主观评价。然而,这种传统的疼痛测量方法具有多方面的局限。近年来,研究者借助生理记录、脑电和功能磁共振等技术,揭示疼痛的神经生理、心理机制,挖掘与疼痛相关的神经生理指标,进而构建起有效、客观和精确的疼痛评价体系。在基础研究和临床实践中,这些技术有望弥补传统疼痛测量方法的不足,从而极大地推动疼痛测量及其治疗等相关领域研究的发展。