基于自适应中值滤波的脑事件关联电位单次提取

提出一种基于自适应中值滤波的脑事件关联电位单次提取方法。刺激方式为odd ball模式 ,直接用实测的数据进行实验。背景噪声从波形上看呈现为脉冲状形式 ,中值滤波可以有效地去除脉冲噪声。利用零交叉方法估计各单次记录信号中噪声的脉冲宽度 ,取其最大值作为基准参数 ,自适应地动态确定各单次滤波时所用窗口的大小。在窗口大小确定后 ,对各单次记录到的信号进行中值滤波器处理 ,最后对结果进行低通平滑。实验结果表明 ,本文提出的方法不但具有良好的单次提取效果 。

神经元爆发放电序列的数学模型及功率谱特性研究

为推动神经元放电序列及神经系统编码理论的研究,本文从神经元放电间隔的特性出发,参考神经元单个放电序列的泊松模型,提出了适用于爆发放电序列的"放电间隔正态分布"模型。接着将该模型应用于对模拟数据的分析,研究了模型的低通功率谱特性。最后通过对动物实验数据的功率谱估计,证明了本文所提出的爆发放电序列数学模型的正确性。

麻醉剂浓度对大鼠暴发-抑制脑电特征的影响

暴发-抑制脑电图(EEG)是深度麻醉状态下EEG活动受到严重抑制的表现。为定量研究暴发-抑制波形特征与麻醉剂浓度之间的关系,本文采用暴发-抑制比、暴发频率、暴发幅度和抑制幅度4个时域指标,分析大鼠麻醉模型在不同异氟烷浓度下的EEG特征。结果表明,暴发-抑制脑电的4个指标均随异氟烷浓度的改变而变化:异氟烷浓度越大,暴发-抑制比和暴发幅度越大,暴发频率和抑制幅度越小。暴发-抑制比可快速反映异氟烷浓度的变化,且个体间一致性高,有潜力作为深度麻醉状态下暴发-抑制EEG较理想的特征指标。

高分子控制的药物传送

对于使用药物的方式,人们早已认识到一般的口服及注射并不是最理想的方法。这些传统的途径通常需要频繁的服药,导致血液中药物浓度起伏变化(见图1)。但每一种药物均有其治疗指数,若超过它则产生不良副作用。

心脏建模：从方程到临床应用之路

如同计算机建模改变了物理学和工程的很多传统领域一样，计算机建模的进展正在改变着我们对健康和疾病中心脏功能的理解．现代心脏研究人员越来越意识到，适当的模型和模拟可以帮助解释大量实验数据，并剖析重要的生理机制和相互关系．