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郑东琳;
重庆医科大学附属第一医院神经内科,重庆,400016;
机译:高脑电图癫痫发作暴露与缺氧缺血性脑病的新生儿中不利的结果有关
机译:脑电图功率分析预测缺氧缺血性脑病的新生儿癫痫发作
机译:临床和脑电图特征对新生儿癫痫发作中风和缺氧缺血性脑病的诊断价值。
机译:颅内脑电图信号的癫痫性癫痫发作分类:基于脑电图的癫痫发作分类的比较研究
机译:脑电图和功能性MRI记录对人类局灶性癫痫发作的发作间放电的共定位。
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:基于脑电图的癫痫发作分类和预警。
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:感知脑电图相对比值变化的癫痫发作发作预测方法
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