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朱俊玲; 李宏增; 李柱一;
第四军医大学唐都医院神经内科,陕西,西安710038;
癫痫; 发作预报; 线性方法; 慢波; 小波变换;
机译:癫痫性痉挛中发作性慢波的特征癫痫性痉挛中发作性慢波的特征
机译:局灶性癫痫发作间质功能磁共振成像的独立成分分析:与基于一般线性模型的脑电相关功能磁共振成像的比较。
机译:脑磁图在癫痫广泛发作或慢波活动患者中的应用。
机译:基于头皮脑慢波的线性癫痫癫痫发作预测器
机译:基于脑动力学的自动癫痫发作检测。
机译:基于脑电-发作前状态的脑电图峰值检测的癫痫发作预测
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:蒙古沙鼠(meriones unguiculatus)作为癫痫研究的模型:癫痫发作的脑电记录。
机译:癫痫发作指示检测装置,癫痫发作指示检测模型生成装置,癫痫样发作指示检测方法,癫痫样发作检测模型生成方法,癫痫发作指示检测程序和癫痫样发作检测模型生成程序
机译:用于非癫痫发作的癫痫发作的癫痫发作的生物标志物和方法/无癫痫发作/心理非癫痫发作
机译:监测和计算过量脑电以预防癫痫发作和类似症状的方法和装置
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