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Electroencephalography studies of hypoxic ischemia in fetal and neonatal animal models 被引量:2
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作者 Hamid Abbasi Charles P.Unsworth 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2020年第5期828-837,共10页
Alongside clinical achievements,experiments conducted on animal models (including primate or non-primate) have been effective in the understanding of various pathophysiological aspects of perinatal hypoxic/ ischemic e... Alongside clinical achievements,experiments conducted on animal models (including primate or non-primate) have been effective in the understanding of various pathophysiological aspects of perinatal hypoxic/ ischemic encephalopathy (HIE).Due to the reasonably fair degree of flexibility with experiments,most of the research around HIE in the literature has been largely concerned with the neurodevelopmental outcome or how the frequency and duration of HI seizures could relate to the severity of perinatal brain injury,following HI insult.This survey concentrates on how EEG experimental studies using asphyxiated animal models (in rodents,piglets,sheep and non-human primate monkeys) provide a unique opportunity to examine from the exact time of HI event to help gain insights into HIE where human studies become difficult. 展开更多
关键词 animal models automatic detection clinical eeg FETAL HIE hypoxic-ischemic ENCEPHALOPATHY NEONATAL non-human PRIMATES review SEIZURE
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EEG Emotion Recognition Using an Attention Mechanism Based on an Optimized Hybrid Model 被引量:2
2
作者 Huiping Jiang Demeng Wu +2 位作者 Xingqun Tang Zhongjie Li Wenbo Wu 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2022年第11期2697-2712,共16页
Emotions serve various functions.The traditional emotion recognition methods are based primarily on readily accessible facial expressions,gestures,and voice signals.However,it is often challenging to ensure that these... Emotions serve various functions.The traditional emotion recognition methods are based primarily on readily accessible facial expressions,gestures,and voice signals.However,it is often challenging to ensure that these non-physical signals are valid and reliable in practical applications.Electroencephalogram(EEG)signals are more successful than other signal recognition methods in recognizing these characteristics in real-time since they are difficult to camouflage.Although EEG signals are commonly used in current emotional recognition research,the accuracy is low when using traditional methods.Therefore,this study presented an optimized hybrid pattern with an attention mechanism(FFT_CLA)for EEG emotional recognition.First,the EEG signal was processed via the fast fourier transform(FFT),after which the convolutional neural network(CNN),long short-term memory(LSTM),and CNN-LSTM-attention(CLA)methods were used to extract and classify the EEG features.Finally,the experiments compared and analyzed the recognition results obtained via three DEAP dataset models,namely FFT_CNN,FFT_LSTM,and FFT_CLA.The final experimental results indicated that the recognition rates of the FFT_CNN,FFT_LSTM,and FFT_CLA models within the DEAP dataset were 87.39%,88.30%,and 92.38%,respectively.The FFT_CLA model improved the accuracy of EEG emotion recognition and used the attention mechanism to address the often-ignored importance of different channels and samples when extracting EEG features. 展开更多
关键词 Emotion recognition eeg signal optimized hybrid model attention mechanism
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EEG (Electroencephalography) Abnormality in First Episode Mania: Is It Trait or State? 被引量:1
3
作者 Sermin Kesebir Sertac Guven Elif Tathdil Yaylacl Ozgur Bilgin Topcuoglu Merih Altlntas 《Psychology Research》 2013年第10期563-570,共8页
关键词 持续异常 脑电图 临床特征 eeg 状态 临床特点 检查结果 抗癫痫药
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基于深度学习的EEG数据分析技术综述
4
作者 钟博 王鹏飞 +1 位作者 王乙乔 王晓玲 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期879-890,共12页
对近年来的相关工作进行全面分析、横向比较,梳理出基于深度学习的EEG数据分析闭环流程.对EEG数据进行介绍,从深度学习在EEG数据预处理、特征提取以及模型泛化3个关键阶段的应用进行展开,梳理深度学习算法在相应阶段提供的研究思路和解... 对近年来的相关工作进行全面分析、横向比较,梳理出基于深度学习的EEG数据分析闭环流程.对EEG数据进行介绍,从深度学习在EEG数据预处理、特征提取以及模型泛化3个关键阶段的应用进行展开,梳理深度学习算法在相应阶段提供的研究思路和解决方案,包括各阶段所存在的难点与问题.全方位总结出不同算法的主要贡献和局限性,讨论深度学习技术在各个阶段处理EEG数据时所面临的挑战及未来的发展方向. 展开更多
关键词 头皮脑电(eeg) 闭环流程 深度学习 预处理 特征提取 模型泛化
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Effects of Immediate Dental Loading Implant Therapy on Electroencephalography (EEG) and Stress
5
作者 Yuri Koseki Senichi Suzuki +2 位作者 Takuji Yamaguchi Ailing Hu Hiroyuki Kobayashi 《Health》 2023年第6期465-474,共10页
Purpose: Implant therapy restores masticatory function by restoring lost tooth morphology. It has been shown that mastication contributes not only to food intake and digestion, but also to the improvement of overall h... Purpose: Implant therapy restores masticatory function by restoring lost tooth morphology. It has been shown that mastication contributes not only to food intake and digestion, but also to the improvement of overall health. However, there have been no studies on the effects of implant treatment on electroencephalography (EEG). In this study, we investigated the effects of restoration of masticatory function by implant treatment on EEG and stress. Methods: 13 subjects (6 males, 7 females, age 64.1 ± 5.8 years) who had lost masticatory function due to tooth loss and 11 healthy subjects (6 males, 5 females, age 47.6 ± 2.4 years) as a control group. EEG (θ, α, β waves, α/β ratio) and salivary cortisol were measured before immediate dental implant treatment and every month of treatment for 6 months. EEG (θ, α, β waves, α/β ratio) was measured with a simple electroencephalograph miniature DAQ terminal (Intercross-410, Intercross Co., Ltd., Japan) in a resting closed-eye condition, and salivary cortisol was measured using an ELISA kit. Results: Compared to the control group, the appearance of θ and α waves were significantly decreased and β waves were increased, and α/β ratio was significantly decreased. The cortisol level of the subject group was significantly higher compared with the control group. With the course of implant treatment, the appearance of θ and α waves of the subject group increased, while β waves decreased. However, no significant difference was observed. The α/β ratio of the subject group increased from the first month after implant treatment and increased significantly after 5 and 6 months (0 vs. 5 months: p < 0.05, 0 vs. 6 months: p < 0.01). The cortisol levels in the subject group decreased from the first month after implant treatment and significantly decreased after 3 or 4 months (0 vs. 3 months: p < 0.05, 0 vs. 4 months: p < 0.01). These results suggest that tooth loss causes mental stress, which decreases brain stimulation and affects function. Restoration of masticatory function by implants was suggested to alleviate the effects on brain function and stress. 展开更多
关键词 Immediate Loading Implant electroencephalography (eeg) α/β CORTISOL
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基于改进的GAF算法的EEG情感识别
6
作者 王星星 邵杰 +2 位作者 陈鑫 杨世逸林 杨鑫 《计算机技术与发展》 2024年第5期109-116,共8页
利用脑电图(EEG)信号对人类的情感进行识别一直是一个重要且具有挑战性的研究领域。传统的方法都是对一维EEG信号进行分析,然后提取特征进行识别;但这种方法需要提取许多时域或频域上的特征才能取得较好的识别效果。考虑到二维图像蕴含... 利用脑电图(EEG)信号对人类的情感进行识别一直是一个重要且具有挑战性的研究领域。传统的方法都是对一维EEG信号进行分析,然后提取特征进行识别;但这种方法需要提取许多时域或频域上的特征才能取得较好的识别效果。考虑到二维图像蕴含的信息要远远比一维信号蕴含的信息丰富,因此将一维信号转换成二维图像可以提取更加有效的特征进行识别。为此,该文提出了一种基于改进的Gramian Angular Field(GAF)算法的EEG情感识别方法。首先,从EEG信号中提取alpha、beta、gama三个频段的子带信号;然后,提出了一种基于马氏距离加权的改进GAF算法将一维EEG信号转换成二维特征图像;接着,从二维图像中提取奇异值熵、图能量等特征;最后,利用卷积神经网络(CNN)对提取的EEG特征进行分类识别。基于广泛使用的DEAP数据集,针对四分类(HAHV、LAHV、LALV和HALV)情感识别任务,对该模型进行了验证。实验结果表明:所提算法的平均分类准确率达到92.63%,与现有的识别方法对比具有一定的优势。 展开更多
关键词 脑电图 情感识别 格拉姆角场 马氏距离 卷积神经网络
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基于3D特征融合与轻量化CNN的情绪EEG识别
7
作者 陈紫扬 随力 胡磊 《软件导刊》 2024年第6期38-43,共6页
情绪变化可引起头皮脑电信号的改变,基于脑电信号的情绪识别是近年来情绪研究的一个重要方向。为此,提出一种基于3D特征融合与轻量化卷积神经网络的情绪EEG识别方法,使用2 s窗口的3D特征图作为输入,并根据效价和唤醒提供情绪状态作为输... 情绪变化可引起头皮脑电信号的改变,基于脑电信号的情绪识别是近年来情绪研究的一个重要方向。为此,提出一种基于3D特征融合与轻量化卷积神经网络的情绪EEG识别方法,使用2 s窗口的3D特征图作为输入,并根据效价和唤醒提供情绪状态作为输出。在DEAP公开数据集上对所提方法进行受试者依赖实验,结果表明情绪识别性能评估效价和唤醒识别准确率分别为(97.08±0.32)%和(96.78±0.34)%。所提方法具有较高的情绪识别准确度和较低的计算复杂度,适用于实际场景中的情绪识别。 展开更多
关键词 情绪识别 卷积神经网络 脑电信号 特征融合 轻量化模型
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EEG相干分析在语言理解研究中的应用 被引量:5
8
作者 王琳 张清芳 杨玉芳 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2007年第6期865-871,共7页
EEG相干反映了EEG信号在各个脑区之间的信息传递,可以揭示各种认知加工过程中不同功能网络的协同工作方式。首先介绍了这一方法的基本原理,然后从词语和句子两个水平上阐述了EEG相干分析在语言理解研究中的应用。在词语水平上涉及一般... EEG相干反映了EEG信号在各个脑区之间的信息传递,可以揭示各种认知加工过程中不同功能网络的协同工作方式。首先介绍了这一方法的基本原理,然后从词语和句子两个水平上阐述了EEG相干分析在语言理解研究中的应用。在词语水平上涉及一般认知加工过程、语法加工和语义加工三个方面;在句子水平上,从句子的语义整合角度进行了介绍。最后指出了这一方法的优缺点,并对今后的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 eeg(electroencephalography)信号 eeg相干分析(eeg COHERENCE Analysis) 频谱 波段 语言理解
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基于同步EEG-fMRI采集的情绪认知重评数据特征融合分析研究 被引量:7
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作者 邹凌 严永 +3 位作者 杨彪 李文杰 潘昌杰 周仁来 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期771-781,共11页
脑电(Electroencephalography,EEG)与功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging,f MRI)为脑科学研究提供了互补的时空信息.为研究大脑在对情绪图片采取认知重评策略时的神经活动,基于同步采集的EEG-f MRI数据,应用典型相... 脑电(Electroencephalography,EEG)与功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging,f MRI)为脑科学研究提供了互补的时空信息.为研究大脑在对情绪图片采取认知重评策略时的神经活动,基于同步采集的EEG-f MRI数据,应用典型相关分析、经验模态分解及k-均值聚类等算法对融合情绪数据进行交叉关联和盲源分离,得到空间上的f MRI图像和与之对应的EEG时间演变信号.结果表明:时域上,CCA分离出的脑电成分在认知重评状态下有明显的晚期正电位(Late positive potential,LPP)(潜伏期200 ms^900 ms)出现,而且认知重评策略诱发下的LPP波幅明显小于观看负性诱发的LPP波幅(F(1,224)=28.72,P<0.01),而大于观看中性诱发的LPP波幅(F(1,224)=63.32,P<0.01);与之对应的空域上,可以明显地看出和情绪调节相关的扣带回,额叶、颞叶等区域有明显激活区,采用情绪认知重评策略时的脑区激活强度明显小于观看负性状态,而大于观看中性,且观看中性状态下被激活的与情绪相关的区域相对较少.研究表明,这种融合数据分析技术通过计算两种模态数据之间潜在的线性相关性,可以有效地分离出大脑在时空上神经活动情况,达到了同时描绘出大脑神经活动的时间信息与空间信息的效果. 展开更多
关键词 脑电 功能磁共振成像 典型相关分析 认知重评 特征融合
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稳定分布噪声环境下的EEG-MUSIC源定位 被引量:2
10
作者 龙俊波 汪海滨 查代奉 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期122-125,共4页
EEG作为一种无损的新医学技术近几年已经被广泛地研究,EEG-MUSIC是一种基于EEG的脑源病灶空间定位算法,它只能在高斯噪声下工作。特殊情况下的脑电传感器阵列数据中可能伴有一种强脉冲噪声,这种噪声可以用α稳定分布描述。稳定分布噪声... EEG作为一种无损的新医学技术近几年已经被广泛地研究,EEG-MUSIC是一种基于EEG的脑源病灶空间定位算法,它只能在高斯噪声下工作。特殊情况下的脑电传感器阵列数据中可能伴有一种强脉冲噪声,这种噪声可以用α稳定分布描述。稳定分布噪声环境下,传统的EEG-RAP-MUSIC失效。为此用FLOM矩阵代替自相关矩阵,提出了一种适合稳定分布噪声环境的脑源定位新方法FLOM-EEG-RAP-MUSIC。计算机仿真表明,所提出的方法能较好地在稳定分布噪声环境下工作,具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 脑电图 源定位 Α稳定分布 分数低阶矩 多信号分类
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EEG模型的混沌动力学特性研究 被引量:2
11
作者 李春胜 王宏 赵海滨 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2262-2264,2272,共4页
EEG是大脑电生理过程的宏观表现,研究EEG模型的非线性动力学特征可以使大脑的活动规律得到进一步认识。EEG模型中,以兴奋性神经元集群的兴奋性输入作为参数,分析了模型的关联维数和最大Lyapunov指数的变化。数值仿真实验显示该EEG模型... EEG是大脑电生理过程的宏观表现,研究EEG模型的非线性动力学特征可以使大脑的活动规律得到进一步认识。EEG模型中,以兴奋性神经元集群的兴奋性输入作为参数,分析了模型的关联维数和最大Lyapunov指数的变化。数值仿真实验显示该EEG模型具有极限环,倍周期分岔,混沌等复杂的动力学行为,进一步说明混沌存在于EEG模型中。 展开更多
关键词 eeg模型 混沌 分岔 李亚普诺夫指数
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一种基于稀疏分解去除EEG信号中MRI伪迹的新方法 被引量:1
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作者 徐鹏 陈华富 +1 位作者 刘祖祥 尧德中 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期439-443,共5页
在脑电图(Electroencephalography,EEG)和功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging, FMRI)同时记录时,如何有效的去除混入EEG信号中的强磁共振(Magnetic resonance imaging,MRI)伪迹干扰信号是当前在EEG和FMRI的联合研究... 在脑电图(Electroencephalography,EEG)和功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging, FMRI)同时记录时,如何有效的去除混入EEG信号中的强磁共振(Magnetic resonance imaging,MRI)伪迹干扰信号是当前在EEG和FMRI的联合研究中面临的一个信号前期处理难点。主要从MRI干扰信号和EEG信号在时空上的差别出发,提出了一种基于混合过完备库的稀疏成分分析的分解方法,实现了强MRI干扰下的EEG信号的估计。在方法实现中,首先利用小波和离散余弦构造能体现MRI干扰和EEG时空特性差别的混合过完备库,然后通过匹配追踪(Matching pursuit,MP)方法在混合过完备库中的学习,实现MRI伪迹的消除。对模拟数据以及真实记录的混入了MRI干扰的EEG信号的估计实验结果,证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 磁共振成像伪迹 混合过完备库 稀疏成分分析 脑电图
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EEG动力学模型中混沌现象的研究 被引量:8
13
作者 王兴元 骆超 谭贵霖 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期307-316,共10页
通过对脑电图(electroencephalogram,EEG)动力学模型模拟出的EEG信号的相图、分岔图、功率谱、关联维数和Lyapunov指数的对比研究,得出如下结论:1)该模型是按周期行为与混沌现象交替出现的间歇突发通向混沌的,且该间歇性与Hopf分岔、倍... 通过对脑电图(electroencephalogram,EEG)动力学模型模拟出的EEG信号的相图、分岔图、功率谱、关联维数和Lyapunov指数的对比研究,得出如下结论:1)该模型是按周期行为与混沌现象交替出现的间歇突发通向混沌的,且该间歇性与Hopf分岔、倍周期分岔和逆分岔有关;2)支持了EEG中存在混沌运动的观点。 展开更多
关键词 eeg动力学模型 混沌 分岔 相图 功率谱 关联维数 LYAPUNOV指数
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缺血性脑卒中急性期TCD,EEG,BEAM,CT的对比研究 被引量:2
14
作者 朱榆红 陈纯 +2 位作者 高平 保明芳 李燕 《昆明医学院学报》 2003年第1期20-24,27,共6页
目的 :对缺血性脑卒中急性期TCD动态观察 ,并与EEG ,BEAM ,CT等进行对比研究 ,以探讨TCD对缺血性脑卒中早期诊断、病情判断、治疗指导的价值 .方法 :发病 2 4h内首次发病的单侧MCA供血区缺血性脑卒中患者 2 3例 ,于入院即刻进行神经功... 目的 :对缺血性脑卒中急性期TCD动态观察 ,并与EEG ,BEAM ,CT等进行对比研究 ,以探讨TCD对缺血性脑卒中早期诊断、病情判断、治疗指导的价值 .方法 :发病 2 4h内首次发病的单侧MCA供血区缺血性脑卒中患者 2 3例 ,于入院即刻进行神经功能缺损评分及床旁TCD检查 ,在第 2 ,4 ,7d进行复查 ,入院当天进行EEG ,BEAM及CT检查 .门诊健康体检者 30人为对照组 .结果 :入院当天TCD异常率高于EEG ,BEAM及CT .入院当天病侧MCAVm降低 ,病侧ACAVm升高 ,分别与自身健侧及对照组比较差异有显著性(P <0 0 1) .MCA流速不对称指数 (AI)与神经功能缺损评分成正相关 (P <0 0 1) ,与BEAM慢波相对功率值成正相关 (P <0 0 5 ) ,与α波相对功率值成负相关 (P <0 0 1) .动态观察病侧MCAVm逐渐恢复并出现流速增高 ,而病侧ACAVm随之下降 .结论 :在缺血性脑卒中急性期TCD异常率高于BEAM ,EEG及CT ,异常程度与病情严重程度相关 ,动态观察可发现血管再通情况 ,具有较高的早期诊断。 展开更多
关键词 缺血性脑卒中 经颅多普勒超声 脑电图 脑电地形图 头颅CT
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EEG动力学模型中随机共振现象的仿真研究 被引量:2
15
作者 向学勤 庞全 +1 位作者 范影乐 薛凌云 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第16期4299-4301,共3页
脑电图(electroencephalogram,EEG)中随机共振现象的研究对于分析大脑系统的行为具有重要理论意义和应用价值。为了模拟大脑系统中检测信号的机制,提出使用信噪比、互相关系数、互信息率对比评价方法,对EEG动力学模型中随机共振现象进... 脑电图(electroencephalogram,EEG)中随机共振现象的研究对于分析大脑系统的行为具有重要理论意义和应用价值。为了模拟大脑系统中检测信号的机制,提出使用信噪比、互相关系数、互信息率对比评价方法,对EEG动力学模型中随机共振现象进行了研究。实验结果表明,EEG动力学模型不但存在着周期随机共振现象,同时也存在着非周期随机共振现象。此研究为大脑系统中存在着随机共振现象的观点提供了一种新的证据。 展开更多
关键词 随机共振 eeg动力学模型 信噪比 互相关系数 互信息率
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共同空间模型及其在EEG分类中的应用 被引量:4
16
作者 郑国正 陈李胜 《上饶师范学院学报》 2015年第6期10-13,共4页
通过与传统模型的比较,阐述了共同空间模型及其优势所在,指出其应用方向,最后通过对EEG(Electroencephalograph,脑电波)的实际应用结果分析,验证了共同空间模型在处理非周期性随机信号二分类问题方面的有效性。
关键词 共同空间模型 傅里叶变换 eeg 分类
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基于迁移学习多层级融合的运动想象EEG辨识算法 被引量:5
17
作者 周强 田鹏飞 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第12期174-181,共8页
为了准确获取运动想象脑电信号的全局特征和个体间的共性特征,进而提高其分类准确率和模型鲁棒性,提出一种参数共享迁移学习的融合卷积神经网络算法。首先把源域上训练完成的网络逐层迁移至目标网络以获取最佳迁移层。其次,在迁移层后... 为了准确获取运动想象脑电信号的全局特征和个体间的共性特征,进而提高其分类准确率和模型鲁棒性,提出一种参数共享迁移学习的融合卷积神经网络算法。首先把源域上训练完成的网络逐层迁移至目标网络以获取最佳迁移层。其次,在迁移层后分别连接不同数量的卷积-池化块构成4个不同深度的卷积网络,并将其并行融合后连接分类器得到分类结果。利用BCI竞赛IV Datasets 2a对提出方法进行实验分析。结果显示,使用100%和50%样本时所有受试者的平均辨识率分别为80.85%和78.9%,验证了提出方法在全局特征提取上的有效性小样本问题上的优势。 展开更多
关键词 运动想象脑电信号 卷积神经网络 迁移学习 多层级融合网络模型
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思维状态的EEG信号分类方法研究 被引量:3
18
作者 贾花萍 《电子设计工程》 2010年第6期118-120,共3页
脑电信号(EEG)是一种研究脑活动的重要信息来源,基于脑电信号的人与计算机的通信已成为一种新的人机接口方式。运用时域回归方法对2~5种不同思维脑电信号进行预处理,用AR模型提取信号分段前后特征,最后用BP算法进行分类。并对分段前后... 脑电信号(EEG)是一种研究脑活动的重要信息来源,基于脑电信号的人与计算机的通信已成为一种新的人机接口方式。运用时域回归方法对2~5种不同思维脑电信号进行预处理,用AR模型提取信号分段前后特征,最后用BP算法进行分类。并对分段前后的分类结果进行比较,实验表明,该方法达到很好的分类效果。 展开更多
关键词 eeg信号 AR模型 特征提取 BP算法
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乙酰胆碱受体抗体脑室内注射影响大鼠EEG的机制探讨
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作者 郑金瓯 梁志坚 +1 位作者 吴原 孙华 《广西医科大学学报》 CAS 2004年第6期813-815,共3页
目的 :观察乙酰胆碱受体抗体 (ACh Rab)脑室内注射对大鼠脑电图的影响 ,并探讨其发生机制。方法 :将从确诊的ACh Rab阳性的重症肌无力 (MG)患者血清提纯的 Ig G(ACh Rab)及健康人 Ig G,分别注射到大鼠侧脑室 ,观察大鼠行为学、EEG的改... 目的 :观察乙酰胆碱受体抗体 (ACh Rab)脑室内注射对大鼠脑电图的影响 ,并探讨其发生机制。方法 :将从确诊的ACh Rab阳性的重症肌无力 (MG)患者血清提纯的 Ig G(ACh Rab)及健康人 Ig G,分别注射到大鼠侧脑室 ,观察大鼠行为学、EEG的改变 ,采用 HE染色、TU NEL 染色检测大鼠脑神经元凋亡。结果 :与对照组比较 ,注射后实验组大鼠出现类似实验性重症肌无力的行为学改变 ,部分大鼠出现癫发作 ;EEG异常 :慢波成分增多 ,性活动增加 ;脑内神经元凋亡增加。结论 :重症肌无力 ACh Rab可致大鼠 EEG异常 ,ACh Rab与大鼠 CNS神经型 n ACh R结合 。 展开更多
关键词 大鼠 乙酰胆碱受体抗体 脑电图 凋亡
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基于EEG信号AR模型的中枢神经系统损伤检测 被引量:1
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作者 邱天爽 王宏禹 +3 位作者 鲍海平 张旭秀 李小兵 张杨 《国外医学(生物医学工程分册)》 2002年第2期92-96,共5页
本文综述一类基于 EEG信号 AR谱和 AR模型参数分析的中枢神经系统损伤检测方法 ,包括主控频率法、AR谱距离法和 Itakura距离测度法等。这类方法根据 EEG信号的 AR模型建立分析 EEG信号状态和变化的测度 ,并利用其检测中枢神经系统在缺... 本文综述一类基于 EEG信号 AR谱和 AR模型参数分析的中枢神经系统损伤检测方法 ,包括主控频率法、AR谱距离法和 Itakura距离测度法等。这类方法根据 EEG信号的 AR模型建立分析 EEG信号状态和变化的测度 ,并利用其检测中枢神经系统在缺氧窒息实验过程中可能存在的损伤并预测最终结果。实验和数据分析的结果表明 ,这类方法在实验各个阶段的检测结果与采用医学方法进行综合评价的 NDS结果一致 ,具有较高的可靠性。 展开更多
关键词 eeg AR模型 脑损伤模型
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