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燕军; 王艺明;
550001;
贵阳医学院附属医院电生中心;
癫痫; EEG; IQ; 相关性;
机译:癫痫患者在患者中癫痫患者患有天冬酰胺合成酶缺乏症的癫痫患者:视频EEG报告? 还
机译:通过组合EEG / MEG源分析引导的缩放MRI:一种优化预设癫痫患者患者案例研究中的预先应用的多模式方法及其在多重综合癫痫患者案例研究中的应用
机译:颞叶癫痫患者患者临床价值和预测因子进行颞叶癫痫患者进行头皮视频EEG监测
机译:评估来自癫痫患者的结构成像数据和功能性头皮脑电图录制的侵入性EEG植入
机译:跟踪数字视频中的癫痫患者,以进行自动视频EEG监控。
机译:一种新的统计模型用于预测癫痫患者迷住神经刺激(Pre-X-Sim)的疗效适用于不同的EEG系统
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:建模和分析癫痫患者的非癫痫发作EEG数据
机译:EEG通过脑疾病验证EEG生物标志物分析算法预测小儿癫痫患者的迷走神经刺激作用的方法
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