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张志芳;
上海第二医科大学附属新华医院;
EEG监测 AEEG 检出率 新生儿惊厥 临床发作 动态脑电图 蝶骨电极 睡眠障碍 脑功能监测 部分性;
机译：知道还是不知道：小儿重症监护室中的EEG监测除了费用外还会增加其他费用吗？
机译：长期视频EEG监测证实了小儿阵发性阵发性非癫痫事件-143例患者的三级单中心复查。
机译：借助eeg和ECG监测小儿麻醉
机译：基于微波传感器的骨愈合监测小儿骨愈合监测系统临床数据分析的新方法
机译：重症监护中需要评估，知识翻译和实施EEG监测技术的障碍。
机译：借助EEG和ECG监测小儿麻醉
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：动态脑电图（EEG）监测
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
机译：EEG EEG用于嵌入式EEG电极的无线电信模块和包括该模块的EEG检测系统
机译：EEG分析设备，EEG分析系统和EEG分析计划
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