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张殿印;
455000,河南省安阳地区医院;
特发性癫痫; 额叶癫痫; 睡眠脑电图;
机译:剥夺睡眠—睡眠脑电图在癫痫诊断及鉴别诊断中的应用(附53例剥夺睡眠——睡眠EEG)
机译:剥夺睡眠后的脑电图是首次诊断为特发性全身性而非局灶性癫痫的敏感工具
机译:颞叶癫痫睡眠剥夺后睡眠微观结构在脑电图诊断诊断中的作用
机译:SAM虚拟传感器方法在难治性额叶癫痫中癫痫发出局部划分和癫痫发出繁殖的应用
机译:小儿近期发作的特发性全身性癫痫的执行功能和丘脑额叶回路:一项前瞻性纵向研究。
机译:气动脑电图在头痛和癫痫诊断中的应用
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:多变量协方差非平稳时间序列建模及其依赖结构:人癫痫事件脑电图(电极脑电图)分析的应用
机译:自动生成日间和睡眠概况以诊断睡眠障碍的安排;从单通道脑电图和心跳变化中获取轮廓特征
机译:支持癫痫诊断的脑电图分析方法,程序和脑电图分析仪
机译:用于癫痫诊断的脑电图分析方法及脑电图分析装置
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