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精神分裂症; 脑电图; 失配性负波; 头皮电极检测;
机译:初次发作的患者学习到的不相关性受到干扰,但慢性精神分裂症患者并未受到影响。
机译:Schneiderian的首发症状和抗精神病药物初次发作的精神分裂症的伽马振荡活动:192通道脑电图研究
机译:精神分裂症患者的前冲抑制作用和惊吓反射适应性的稳定性:一项为期6年的追踪研究,研究对象是初次服用抗精神病药物的首次发作的精神分裂症患者
机译:慢性脑卒中患者在脑机接口较小的脑电图电极下常见空间模式的表现:多阶段数据集研究
机译:健康对照组和精神分裂症患者静息状态脑电图的人口统计学差异
机译:T125。初次发作的首次精神分裂症患者的职业状态是否与未治疗的精神分裂症的持续时间有关?
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:慢性偏头痛和创伤后头痛触发性发作的临床特征和影像学表现。
机译:脑电图分析估计精神分裂症患者症状严重程度的方法和装置
机译:脑电图分析估计精神分裂症患者症状严重度评分的方法和装置
机译:通过脑电图分析对患者进行实时医疗监视的方法和设备,该方法在表征或区分生理或病理情况方面的应用以及实时预测癫痫发作的方法
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