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韩凌; 王宏; 李春胜;
东北大学中荷生物医学工程与信息学院;
东北大学机械工程与自动化学院;
沈阳工业大学电气工程学院;
脑电信号; 希尔伯特黄变换; 经验模态分解; 希尔伯特边际谱; 希尔伯特加权频率;
机译:缺血性脑卒中后晚期癫痫发作预测(精选评分):多变量预测模型开发与验证研究
机译:矫正:癫痫发作患者抗癫痫药物脱落后的癫痫发作和长期结果的个性化预测模型:系统审查和个人参与者数据荟萃分析(柳叶肝神经内容(2017)16(7)(523-531) ((S147444221730114x)(10.1016 / s1474-4422(17)30114-x))
机译:基于紧急医疗调度员先前癫痫发作或癫痫病史的识别,癫痫发作患者的心脏骤停可预测性。
机译:使用时频域处理伽马带EEG信号癫痫发作患者癫痫发作和非癫痫发作的分类
机译:癫痫发作模式和深神经结构对癫痫癫痫发作预测的多种特征分析
机译:基于模型的癫痫发作区预测能力告知癫痫发生区的预测能力。
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:异常网络的癫痫发作:为什么有些癫痫发作会破坏可预测性。
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:癫痫发作预测装置,分析心电图索引数据的方法,癫痫发作预测计算机程序,模型构建设备,模型构建方法和模型构建计算机程序
机译:癫痫发作预测装置,心电图索引数据分析方法,癫痫预测计算机程序,模型构建装置,模型施工方法,模型构建计算机程序
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