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罗燕; 郑正涛;
中山大学附属第五医院 广州珠海519000;
癫痫; 亚临床发作; 经颅多普勒; 脑电图;
机译:癫痫患者头皮段脑电图监测中亚临床癫痫发作的患病率和预测因子
机译:具有颞叶间质癫痫样脑电图活动的患者和无间质癫痫样脑电图异常的患者在非癫痫性发作期间的发作行为有所不同。
机译:杂交TOF-PET / MR成像的临床价值在MRI阴性颞叶癫痫患者中定位癫痫发作重点中的临床价值
机译:癫痫患者在癫痫患者中癫痫阶段的脑电图和癫痫发作期间的分析
机译:从颅内脑电图信号检测癫痫患者的癫痫发作。
机译:动态性脑电图与常规脑电图对首发单发性癫痫发作和癫痫发作的诊断准确性:DX-癫痫发作研究
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: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
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
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