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赵会元; 杨均海; 张海平; 张栩;
青岛大学医学院附属医院,山东青岛,266003;
癫痫; 脑电描记术; 家庭关系; 遗传学;
机译：癫痫患者癫痫患者嵌入脑电图患者的曲线图理论分析和非放电
机译：密集的阵列脑电图估计癫痫患者患有癫痫患者的癫痫症焦点，其患有枯瘦的结核硬化症复合体
机译：在癫痫患者之前和后期和后患者的线性和非线性脑电图分析
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：无症状的癫痫患者亲属中异常脑电图的频率：系统评价和荟萃分析
机译：癫痫患者睡眠急性患者睡眠循环的无线与宏观脑电图记录的非线性分析癫痫发作区域横向化
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：Bourdon-Wiersma点画试验中癫痫患者和非癫痫患者的比较
机译：癫痫患者的脑刺激单元分析脑电图反应并根据需要施加局部刺激电流
机译：统计遗传学分析系统，统计遗传学分析方法和统计遗传学分析程序
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