精神障碍疾病的神经生理信号复杂度研究进展

研究表明，精神障碍疾病存在大脑“失连接”症状，相关的神经网络研究亦发现大脑活动在一定时间尺度上的非线性动力学复杂性。定量描述大脑活动复杂度的非线性分析方法为精神障碍疾病“异常神经元连接”的研究提供了新思路。综述了神经生理信号复杂度测量方法在精神障碍疾病中的应用结果及区别，其可能与精神障碍疾病的多相性、分析方法差异、病情发展及年龄因素有关。针对这些问题进行深入探索有助于进一步阐明精神障碍疾病异常脑连接和复杂度的变化机制。

缺血性脑卒中患者脑电信号的样本熵特征分析

目的探究不同病程缺血性脑卒中患者脑电图（EEG）非线性复杂度特征。方法对20例不同病程的缺血性脑卒中患者及10例健康人各频段EEG信号进行样本熵特征提取及统计学分析。结果脑卒中患者全频段EEG信号样本熵在大部分导联处显著小于健康人；不同病程卒中患者仪频段样本熵在额叶、颞叶及枕叶差异具有统计学意义（P〈0．05），部分导联处α频段样本熵与卒中后时间显著线性负相关。结论缺血性脑卒中患者存在异常神经元放电活动，利用样本熵探究脑卒中患者EEG复杂度异常改变初步可行，值得深入研究。