退出
我的积分:
中文文献批量获取
外文文献批量获取
声明
摘要
缩略词表
第一章 前言
第二章 材料和方法
2.1 研究对象
2.2 数据采集
2.2.1 EEG数据采集
2.2.2 功能磁共振数据采集
2.3 数据处理与分析
第三章 结果
3.1 BOLD信号时间动态分析
3.2 BOLD信号空间结构分析
第四章 讨论
第五章 结论
参考文献
综述 多模态影像在癫痫研究中的应用前景
致谢
曾钰钦;
中南大学;
功能磁共振成像; 失神癫痫; 发作期; BOLD信号;
机译:EEG-fMRI研究儿童缺席性癫痫患者的发作期和发作期广义尖峰波放电
机译:独立成分分析揭示了局灶性癫痫患者的EEG-fMRI数据中动态的BOLD大胆反应。
机译:EEG-fMRI研究在皮层发育畸形的发作期和发作期癫痫活动中涉及的不同结构
机译:使用事件相关的同步EEG-fMRI和卷积稀疏编码分析对BOLD信号建模
机译:为什么没有失神发作的患者不存在?:EEG,fMRI和儿童失神癫痫行为测试相结合。
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)
机译:梭曼诱发癫痫发作期间脑区域葡萄糖的使用
机译:检测与儿童期失神癫痫有关的主要基因cacna1h和cacna1h突变基因的突变基因的方法
机译:氨基甲酸酯化合物用于预防,减轻或治疗失神发作或表现为失神发作的癫痫的用途
抱歉,该期刊暂不可订阅,敬请期待!
目前支持订阅全部北京大学中文核心(2020)期刊目录。