机译:如何从癫痫发作中思考自己
机译:早期癫痫发作后的地塞米松衰减增加对癫痫发作,癫痫发作诱导的小胶质细胞活化和后期神经元损伤的易感性
机译:Perampanel作为单药治疗和临床发病癫痫发作的辅助治疗,局灶性对双侧滋补克隆癫痫发作以及广义发病滋补克隆癫痫发作的辅助治疗
机译:疟原虫对癫痫发作,癫痫发作诱导的癫痫发作实验模型癫痫发作的保护作用
机译:使用伽马带EEG信号的时频域处理对癫痫患者的癫痫发作和非癫痫发作活动进行分类
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: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)