机译:EEG / ECOG非线性动力学维度的变化预测癫痫发生和治疗结果
Mario Negri Inst Pharmacol Res IRCCS Dept Neurosci Via Mario Negri 2 I-20156 Milan Italy;
Univ Vet Med Dept Pharmacol Toxicol &
Pharm Hannover Germany;
Ben Gurion Univ Negev Zlotowski Ctr Neurosci Dept Physiol &
Cell Biol Beer Sheva Israel;
Ben Gurion Univ Negev Zlotowski Ctr Neurosci Dept Physiol &
Cell Biol Beer Sheva Israel;
Mario Negri Inst Pharmacol Res IRCCS Dept Neurosci Via Mario Negri 2 I-20156 Milan Italy;
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Biomarker; Animal models of epilepsy; Recurrence quantification analysis; Disease modification treatments;
机译:EEG / ECOG非线性动力学维度的变化预测癫痫发生和治疗结果
机译:MicroRNA表达谱预测在ECOG-ACRIN试验E2603中治疗的以卡铂/紫杉醇为基础的治疗转移性黑色素瘤的临床结果
机译:FDG-PET的代谢性肿瘤体积可预测局部晚期非小细胞肺癌放化疗后的临床疗效:ECOG-ACRIN 6668 / RTOG 0235的二级分析
机译:在韵律中的复杂性:二元对话的非线性动力学系统方法;夫妻治疗中的行为和结果
机译:使用非线性动力学模型预测发展成果。
机译:同种疗法对多尺度熵和慢波睡眠脑电图历史历史历史培养失眠历史的慢波睡眠脑电图相关维度的非线性动力学
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)