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机译:通过软件显微镜的脑电图:非侵入性定位和从大脑内部观察癫痫发作的活动。
Brain; Electroencephalography; Epilepsy; 脑; 脑电描记术; 癫痫;
机译:通过软件显微镜的脑电图:非侵入性定位和从大脑内部观察癫痫发作的活动。
机译:化学活化的旋皮肌允许对癫痫血管网络中的分布节点进行致敏抑制,用于癫痫发作活动的非侵入性和多部位抑制
机译:来自脑部肿瘤的局部惊厥。 J. Hughlings杰克逊医学博士FRS,癫痫和瘫痪医院和伦敦医院的医生。大脑1882; 5:364-74;在癫痫样和癫痫发作后出现暂时性麻痹
机译:基于小波的脑电图(EEG)信号分析,用于检测和定位癫痫发作
机译:使用神经模糊算法从脑电图检测和预测癫痫发作。
机译:化学活化的发光蛋白允许对癫痫网络中的分布结点进行光遗传抑制以非侵入性和多部位抑制癫痫发作活动
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)