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  • 不同麻醉深度下大鼠脑内神经递质功率和脑电熵值的变化

    作者:袁红;郑春秀;徐建兰;郑静晨;张韶峰;丁红;王向党;纪慧茹;李春雷;袁家晶;马洪杰

    目的 观察不同麻醉深度下大鼠脑内神经递质功率和脑电熵值的变化.方法 本研究用脑涨落图仪(EFG)分析了大鼠在逐渐加深的水合氯醛麻醉过程中脑内神经递质功率、脑电熵值的变化.结果 随着麻醉程度的加深,脑内6种神经递质的功率逐渐减小,熵值逐渐升高.说明随着麻醉深度的增加,大脑的功能逐渐降低,有序度也逐渐降低.结论 神经递质功率和熵值能够准确反映麻醉深度的变化,脑涨落图仪可作为麻醉深度监测的新方法.

  • 注意缺陷多动障碍儿童认知脑电P300的变化

    作者:孙浩;韩虹;陶拉弟

    注意缺陷多动障碍(ADHD)是儿童时期为常见的神经精神疾病之一.该病不仅影响儿童的学习、生活和社交活动,而且给患儿家长带来沉重的心理负担,此外,部分患儿的病情可延续至成年并影响其就业等社会活动[1].P300是成熟的一种认知性电位,是检测大脑认知活动的重要神经电生理学手段之一,其反映受试者选择性注意、记忆和执行功能等认知过程的变化.

  • 基于排序熵的失神癫痫脑电信号分析

    作者:周永平;刘献增;欧阳高翔

    癫痫脑电信号分析在临床医学的研究中都起着不可替代的重要作用.应用排序熵方法分析失神性癫痫发作间隙期、发作前期和发作期脑电信号,计算失神性癫痫发作各个阶段脑电信号的熵值,统计分析证明失神性癫痫脑电信号的熵值在各个发作阶段明显不同,深入理解失神性癫痫从发作间隙期向发作期转化脑电活动变化的规律.

  • 基于脑电与肌电对中风偏瘫病人肌肉能力恢复研究的进展

    作者:张冬晔;何山;曾珍

    现代医学认为,脑卒中是指脑局部血液循环障碍所致的神经功能缺损综合征.中医认为半身不遂、口舌歪斜、偏身麻木等症状是"中风"后的表现(1).在中风之后,大脑的控制信号不能很好地到达手脚处的肌肉,使该部位的运动肌肉的电活动电位处于一种较低的水平,从而导致病人无法很好地控制手脚,造成基本生活的不便.利用EMG-EEG结合进行辅助治疗技术的发展将会给中风病人带来福音.本文将从肌电控制、脑电控制、肌电脑电结合三方面对此问题展开讨论.

  • 脑-机接口驱动神经义肢手系统的研究

    作者:李耀楠;张小栋;王云霞

    本文针对现代医疗手段还无法使上臂再生的问题,深入分析了人手动作脑电信号的特点,研究了面向义肢手控制的手动作脑电小波特征提取和BP神经网络模式识别方法,开发研制了一个基于BCI(Brain-Computer Interface,简称BCI)驱动的神经义肢手驱动控制系统,并用该系统完成了义肢手四种动作(手臂自由状态、手臂移动、手抓取、手张开)的驱动.经过多次在线及离线实验,结果表明:基于脑-机接口驱动的神经义肢手系统是合理可行的,所采用的脑电信号小波特征提取方法和BP神经网络模式识别方法是有效的.

  • D-OS/5系列麻醉监护仪的日常维护和故障维修

    作者:张义威

    D-O S/5系列麻醉监护仪是中高档的临床监护系统,主要用于手术中的麻醉监护,其监护参数除常规的心电、NIBP、SpO2、温度、有创压外,还配有肺功能、呼末二氧化碳、胃粘膜张力、肌电、脑电等参数的监护,能对病人的血液流动学,呼吸功能,神经生理的状况,大脑状态等进行持续检测,并可作为监控特定麻醉药效的辅助手段.

  • 脑电视频监测在癫痫诊断中的应用

    作者:张博;李志榕;刘春节

    目的 通过脑电视频监测提高对癫痫诊断的阳性率.方法 来源于我院247例诊断为癫痫患者的12~24h视频脑电监测,分析临床发作率与痫样放电率的关系.结果 本组在247例癫痫病人中,脑电图正常的27例,占10.9%,边缘状态23例,占9.3%,轻度异常40例,占16.2%中度异常为144例,占58.3%,重度异常13例,占5.3%,总异常率为89.1%.痫样放电167例,占67.6%临床发作23例,占9.3%.结论 脑电视频监测可全面系统的观察病人的脑电活动和临床表现,并可了解两者之间的关系,及时对各种发作性疾病作出诊断,提高对癫痫诊断的阳性率.

    关键词: 脑电 视频监测 癫痫
  • 从三大传统诊查产品向国际一流挺进的生理信息诊查仪器产业

    作者:沈建雷

    0 概述生理信息诊查是指对人体的心电、脑电、肌电等电生理信息,以及体温、血压、呼吸、脉搏、血氧等非电生理信息进行检测、记录、分析,以对人体进行医学诊断、疾病救治和健康状况识别.

  • 中医心身医学研究新手段:脑电非线性分析

    作者:张成;赵志付

    东西方心身医学理论基础均为"心身整体论",两者均认为心理精神因素在健康与疾病中起着重要的作用.大脑对情绪刺激的反应对机体机能活动有着重要影响,脑电图的发现和应用可以客观的记录时刻都在变化的脑功能状态,而脑电非线性研究方法 分析大脑的功能活动状态,克服了脑电传统的肉眼分析,使脑电图的结果 能用定量数学进行表达,扩展了脑电在脑功能方面的研究领域.中医心身医学证候学与之相联系,探讨两者关系,为中医心身医学提供现代科学证据,制定出充分体现辨证施治规律特点的检查指标,以便利于临床诊断和疗效评价,使人们更容易理解和接受中医心身医学.

  • 基于近似熵及关联维度对浅针疗法干预失眠患者脑电数据的提取及分析

    作者:林栋;黄晓真;庄婉玉;余运影;吴强

    目的:使用非线性动力学手段评估浅针疗法对失眠患者脑电信号的影响.方法:对6名原发性失眠患者进行山根穴浅针干预15 min.获取浅针干预前和浅针干预时的脑电信号,将各脑区的脑电信号转换成关联维度(D 2)和近似熵(ApEn),利用SPSS 22.0统计软件对各个脑区的脑电信号特征进行聚类分析和因子分析.结果:浅针干预前较干预时Fp 2、O 1、F 8脑区的脑电信号ApEn存在显著性差异(P<0.05),而D2则在Fp2、F7、F8脑区存在显著性差异(P<0.05).通过聚类分析及因子分析发现Fp2、F8、O1、O2脑区的ApEn下降趋势较为突出,而Fp 2、F 4、F 8脑区D 2的变化较为突出.结论:通过采用多元统计方式对脑电非线性数据的二次分析能有效提取浅针治疗失眠患者额颞枕区脑电信号,并初步发现其潜在的正向作用.

  • 通窍活血汤加全蝎对PTZ点燃型癫痫大鼠脑内氨基酸含量及脑电的影响

    作者:朱天民;孙宏;金荣疆

    癫痫是神经系统的常见病、多发病,其发病机理至今尚未完全阐明,其属于中医"痫病、痫证"范畴.清·王清任在《医林改错》提出癫痫病位在脑,提出瘀血致痫的病机,我们按照其理论依据,临床选用通窍活血汤加全蝎治疗各类癫痫取得良好疗效.

  • 稳态视觉诱发脑机接口特征提取方法的研究

    作者:阮晓钢;薛坤

    目的 为有效提取稳态视觉诱发脑机接口(SSVEP-based brain-computer interface)中的脑电特征,提出一种基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)与希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的特征提取方法.方法 对采集得到的脑电信号进行带通滤波,得到预处理的脑电信号,将滤波后的脑电信号作为ICA的输入,经过ICA实现独立成分的快速获取.引入HHT对独立成分进行经验模态分解(EMD),分解获取固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),通过对IMF的频域分析,即可提取出特征.将ICA和HHT法同WT法、ICA法以及HHT法等常用的特征提取方法在频域、功率谱估计、在时间消耗等多方面进行比对分析.结果 频域分析和功率谱估计中,本文提出的方法明显优于WT法和ICA法,略优于HHT法.时间消耗方面,本文提出的方法略优于HHT法.结论 基于ICA和HHT的特征提取方法在稳态视觉诱发脑机接口的特征提取中是可行的,并有效去除了脑电信号中的噪声.

  • 相位同步性分析方法在癫痫研究中的应用

    作者:董国亚;陈小刚;史姗姗;李文文;葛曼玲

    同步振荡是神经系统中普遍存在的一种现象,是理解大脑信息处理机制的重要切入点,不同频段的同步现象能够编码不同的刺激信息.癫痫是由大脑整体或局部整合的不足或异常造成的,同步振荡现象在癫痫的发生过程中扮演了重要的角色.本文介绍了应用希尔伯特变换和小波变换提取脑电的瞬时相位方法,介绍了脑电相位同步性的相干分析、相位同步指数和香侬熵法,以及这些方法在癫痫同步放电研究中的应用,为提取癫痫患者大脑功能的信息和更深入地探索癫痫发作的机理提供了理论依据.

  • 基于融合规则的注意相关脑电分类算法研究

    作者:刘明宇;王珏;杨琴;郑崇勋

    提出一种新的基于支持向量机(super vector machine, SVM)学习机制和数据融合理论的脑电分类算法,并设计了注意分级实验进行验证.首先,对脑电信号进行3级小波分解,由主分量分析(principle component analysis, PCA)方法提取其中的主特征分量;然后由支持向量机对特征分量进行分类;后依据数据融合理论,对多导分类结果进行综合判断.结果表明,该方法具有良好的鲁棒性,对多导注意相关EEG的分类准确率可达89%左右,并高于单导优准确率,对注意力缺陷反馈治疗、注意力机制研究等有较高的实用价值.

  • 结合颞肌肌电的虚拟家居控制系统设计与验证

    作者:路阳婷;柴晓珂;张志敏;刘贵彤;牛海军;樊瑜波

    目的 提出一种脑肌电结合的控制方式,用于对家居系统的控制,以提升控制的安全性和自主性.方法 提出一种结合稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)和颞肌肌电的混合脑机接口控制方式,设计并实现了一个整合5种设备的虚拟家居控制系统.其中SSVEP用于实现指令选择功能,颞肌肌电用于实现系统开关、界面切换和指令确认功能.脑电和肌电信号分别采用典型相关分析和阈值法处理后,结合系统状态共同决定系统控制指令的生成.6位受试者进行了系统验证实验,定义控制指令比和误操作率等指标以评估系统性能.结果 6位受试者均成功完成对5种家居设备的控制,控制过程中未发生误操作.设备选择/操控指令的平均指令比为106.3%.结论 本文提出的脑肌电结合的控制方式可用于家居系统的控制,且能有效减少误操作的发生,提升控制的安全性.

  • 低频光刺激在浅睡期的脑电响应

    作者:周晖;陶玲;钱志余;赵翠花;武江芬

    目的 人的睡眠是有节律的,浅睡眠和深睡眠反复交替进行,分析浅睡期脑电波的变化对研究睡眠效率和睡眠质量至关重要.本文通过分析低频光刺激下睡眠过程中脑电波的变化,研究人在浅睡期脑电波对光刺激的响应,进而探讨外部光刺激对睡眠过程中脑电波的影响.方法 利用美国Neuroscan型脑电图仪采集10例志愿者的光刺激睡眠和正常睡眠的脑电数据.首先,利用时频分析对睡眠过程中的脑电信号进行分期,获得浅睡期脑电信号,然后对分期后的脑电信号做傅里叶变换,获得各频段脑电波,并求其能量.后比较并分析了志愿者在光刺激(5 Hz)和正常睡眠下浅睡期的脑电信号能量.结果 在低频光刺激下,浅睡期脑电波的波能量明显高于正常睡眠,尤其在中央区和顶区增加明显.结论 在光刺激下大脑皮质以更平稳的方式进入抑制状态,有助于更好地进入深睡期.

  • 睡眠脑电的奇异系统分析

    作者:江朝晖;刘大路;冯焕清

    奇异系统分析具有抑制噪声的效果,并且方法简单,计算量小.睡眠脑电的奇异系统分析表明,第一主成分含量明显反映了睡眠状态差异:在清醒时低,随着睡眠加深逐渐增加,但在REM期时介于S1期和S2期之间.这一结果基本不受个体、数据长度、嵌入维数以及延迟时间的影响.

  • 稳态视觉诱发电位频率响应特性研究

    作者:陈小刚;徐圣普

    目的 稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)是大脑对周期性视觉刺激产生的响应,已广泛应用于基于脑电(electroencephalogram,EEG)的脑-机接口(brain-computer interface,BCI).SSVEP频率响应曲线通常是以发光二极管(light emitting diode,LED)作为视觉刺激器的方式获得的.近年来,计算机显示器广泛用于产生闪烁刺激,然而基于计算机显示器的SSVEP频率响应曲线少有研究.为此,本文研究了基于计算机显示器的SSVEP频率响应特性.方法 利用采样正弦编码方法在普通LCD显示器上产生了42个刺激频率(频率范围4~45 Hz),并收集了10位健康受试者的脑电数据,以研究SSVEP幅值/信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)与刺激频率的关系.结果 较强SSVEP响应出现在大脑枕区.SSVEP基频幅值的峰值出现在10 Hz处,且第二峰值出现在20 Hz处.SSVEP二次谐波幅值的峰值出现在6 Hz且在高刺激频率处幅值较小.低、中频段的SSVEP基频信噪比处于相当的水平.结论 本文的实验结果可以为基于计算机显示器的SSVEP-BCIs的频率选择提供依据.

  • 基于想象左右手运动脑电特征提取及其统计特性分析

    作者:伍亚舟;吴宝明;何庆华;张玲;易东

    目的 基于想象运动的脑-机接口(BCI)系统中,探讨如何获取思维脑电、提取特征并对其进行准确而有效地分类.方法 利用小波变换方法构建小波系数提取不同思维脑电特征,并从统计学的角度对这些特征进行分析.结果 在实际动作前0.5~1 s左右,想象左右手运动时C3和C4处各自具有明显不同的脑电特征,且这些特征存在显著性差别(P<0.05)说明小波系数能很好的反映不同思维脑电的特征.结论 小波分析方法可以有效抑制或消除噪声和提取反映不同思维的脑电特征,通过对构建出的小波系数特征作统计学上的特性分析发现不同思维脑电具有显著性差别,该特征为后续分析中得以被准确地转换(识别分类)提供了更为可靠的保证.

  • 改进G-P算法与睡眠脑电的关联维

    作者:江朝晖;冯焕清;刘大路;王涛

    脑电的非线性参数能有效表达大脑的不同生理状态,不同睡眠期脑电的关联维数不同.但用G- P算法求关联维数存在抗干扰能力较差、可靠性不稳定、运算量巨大等缺点.先对相空间进行奇异谱分析,进而对原始相空间进行旋转,使其成为正交的等效空间,然后再使用G- P算法.改进后的算法能有效地抑制噪声干扰,降低相空间规模,减少运算复杂性,在睡眠脑电的关联维数计算上效果良好.

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