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低频rTMS与连续脉冲爆发刺激模式TMS对孤独症谱系障碍儿童合并睡眠障碍的效果
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作者 倪娜 王涛涛 +2 位作者 仇爱珍 巩甜甜 王贝 《中国实用神经疾病杂志》 2025年第10期1216-1221,共6页
目的分析低频重复经颅磁刺激(rTMS)与连续脉冲爆发刺激模式(cTBS)经颅磁刺激在孤独症谱系障碍儿童合并睡眠障碍中的临床效果。方法选取2024-06—09在徐州市儿童医院康复科就诊的88例孤独症谱系障碍合并睡眠障碍患儿为对象,运用随机抽样... 目的分析低频重复经颅磁刺激(rTMS)与连续脉冲爆发刺激模式(cTBS)经颅磁刺激在孤独症谱系障碍儿童合并睡眠障碍中的临床效果。方法选取2024-06—09在徐州市儿童医院康复科就诊的88例孤独症谱系障碍合并睡眠障碍患儿为对象,运用随机抽样法分为低频rTMS组(44例)和cTBS组(44例),比较2组患儿治疗前后脑电图参数、孤独症核心症状、睡眠状况、智力水平。结果治疗后低频rTMS组总睡眠时间[(368.75±41.63)min]、快速动眼期[(84.27±7.61)min]、睡眠效率[(78.74±5.15)%]与WPPSI-Ⅳ量表的言语理解指数(VCI)评分[(64.19±2.62)分]低于cTBS组[分别为(389.36±43.57)min、(89.78±7.52)min、(81.56±5.38)%、(67.05±2.54)分],睡眠潜伏期[(20.95±4.54)min]、觉醒时间[(30.38±4.31)min]、觉醒次数[(4.94±0.82)次]及CARS评分[(35.45±3.01)分]、RBQ-2评分[(22.80±4.11)分]、CSHQ评分[(43.58±3.57)分]高于cTBS组[分别为(17.32±4.30)min、(25.11±3.26)min、(4.56±0.79)次、(33.85±2.87)分、(18.54±3.97)分、(41.25±3.38)分],差异均有统计学意义(P<0.05)。结论在孤独症谱系障碍合并睡眠障碍患儿中,应用cTBS经颅磁刺激相对于低频rTMS治疗能够更大程度改善患儿脑电图参数、孤独症核心症状、睡眠状况及言语理解能力。 展开更多
关键词 孤独症谱系障碍 睡眠障碍 低频重复经颅磁刺激 连续脉冲爆发刺激模式 脑电图 儿童
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基于共空间模式方法的多类运动想象脑电的导联选择 被引量:9
2
作者 周蚌艳 吴小培 +3 位作者 吕钊 张磊 郭晓静 张超 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期520-525,共6页
脑-机接口(BCI)中常用高密度导联来获取脑电(EEG)信号的空间信息,为了避免使用过多导联给EEG采集工作带来不便,消除无关的噪声通道,本文提出了一种基于共空间模式(CSP)的导联优化方法,基于CSP方法得到的投影矩阵,使用2-范数的导联筛选准... 脑-机接口(BCI)中常用高密度导联来获取脑电(EEG)信号的空间信息,为了避免使用过多导联给EEG采集工作带来不便,消除无关的噪声通道,本文提出了一种基于共空间模式(CSP)的导联优化方法,基于CSP方法得到的投影矩阵,使用2-范数的导联筛选准则,筛选出在投影空间中权重较大的M个导联,目的是用较少的导联来获得与使用高密度导联相近的分类识别率。实验数据使用BCI Competition 2005DatasetⅢa,针对三个受试者的三类运动想象(左手、右手和脚),分别比较了使用该方法选择的导联和使用全部导联情况下得到的分类识别率。实验表明,使用筛选后的20导联得到的三个受试者的分类识别率,均高于使用全部60导联得到的分类识别率,从而验证了所提出方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 脑-机接口 脑电图 共空间模式 运动想象
原文传递
基于改进CSP算法的运动想象脑电信号识别方法 被引量:38
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作者 李明爱 刘净瑜 郝冬梅 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期161-165,共5页
针对想象运动的脑机接口(BCI)系统中,在电极导联数少的情况下存在脑电信号分类准确率降低的问题,提出一种改进共同空间模式(CSP)算法。通过对事件相关去同步(ERD)/事件相关同步(ERS)生理现象较明显的频段进行滤波,选取最大特征值对应的... 针对想象运动的脑机接口(BCI)系统中,在电极导联数少的情况下存在脑电信号分类准确率降低的问题,提出一种改进共同空间模式(CSP)算法。通过对事件相关去同步(ERD)/事件相关同步(ERS)生理现象较明显的频段进行滤波,选取最大特征值对应的表征运动想象脑电信号状态的最优特征向量,进而提出特征向量新的定义方法,同时与支持向量机(SVM)相结合,实现运动想象脑电数据的分类。对于GRAZ大学提供的运动想象脑电数据(DataⅢ),想象左手运动脑电信号的识别准确率为98.57%。想象右手运动的脑电识别率为100%。实验结果表明,改进的CSP算法更准确地反映脑电信号的任务状态,有效避免了特征模式的重复选取问题,具有更优的分类性能。 展开更多
关键词 脑机接口 脑电 共同空间模式(CSP) 支持向量机(SVM)
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卷积神经网络在脑疲劳检测中的研究 被引量:5
4
作者 杨硕 丁建清 +1 位作者 王磊 刘帅 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第4期704-711,共8页
脑疲劳是由于持续进行脑力劳动导致的一种状态,脑电被认为是脑疲劳状态检测的最佳工具。如何选取合适的脑疲劳特征成为脑疲劳检测的关键问题,传统模式识别中手动提取特征会产生信息损失,针对脑电的时空特性,本文设计了具有时域卷积核、... 脑疲劳是由于持续进行脑力劳动导致的一种状态,脑电被认为是脑疲劳状态检测的最佳工具。如何选取合适的脑疲劳特征成为脑疲劳检测的关键问题,传统模式识别中手动提取特征会产生信息损失,针对脑电的时空特性,本文设计了具有时域卷积核、空间域卷积核的深层卷积神经网络和浅层卷积神经网络两种网络结构,将特征提取和状态分类合二为一,对正常态与疲劳态脑电数据进行分类,可视化了卷积神经网络的空间域卷积核。结果表明,浅层卷积神经网络平均分类正确率为98.868%,深层卷积神经网络平均分类正确率为98.217%,均高于传统分类方法,通过空间域卷积核的可视化,能够了解不同导联在网络中的参与程度,验证了该模型在脑疲劳检测任务中具有很高的有效性,同时为脑疲劳检测提供了新思路。 展开更多
关键词 脑疲劳状态 脑电 模式识别 卷积神经网络
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共空间模式结合小波包分解的脑电情感分类 被引量:14
5
作者 陈景霞 郑茹 +1 位作者 贾小云 张鹏伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期149-153,共5页
为了有效缓解不同受试者跨天试验间脑电信号差异对分类性能的影响,结合共空间模式和小波包分解算法,对12个受试者连续5天的脑电波数据进行空间滤波处理和时频域上小波包能量特征提取。采用Bagging tree、SVM、LDA和BLDA模型进行情感分... 为了有效缓解不同受试者跨天试验间脑电信号差异对分类性能的影响,结合共空间模式和小波包分解算法,对12个受试者连续5天的脑电波数据进行空间滤波处理和时频域上小波包能量特征提取。采用Bagging tree、SVM、LDA和BLDA模型进行情感分类实验。实验结果表明,使用SVM和BLDA分类器对该算法提取的脑电特征进行两类情感分类的精度比目前最优的结果分别提高了4.4%和3.5%,有效地提高了跨天脑电情感分类的准确率和稳定性,对于开发鲁棒的情感脑-机接口应用具有一定价值。 展开更多
关键词 脑电波 共空间模式 小波包分解 情感分类
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利用时频变换识别睡眠EEG中的基本模式 被引量:7
6
作者 宦飞 王志中 郑崇勋 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期7-11,共5页
本文提出了一种基于时频变换识别睡眠 EEG中基本模式的方法。首先从信号处理的角度 ,对国际上普遍采用的睡眠EEG分阶规则进行了分析 ,指出了利用功率谱方法分析睡眠 EEG的不足。通过利用 CWD( Choi-Williams)分布对一段 EEG信号进行时... 本文提出了一种基于时频变换识别睡眠 EEG中基本模式的方法。首先从信号处理的角度 ,对国际上普遍采用的睡眠EEG分阶规则进行了分析 ,指出了利用功率谱方法分析睡眠 EEG的不足。通过利用 CWD( Choi-Williams)分布对一段 EEG信号进行时频变换 ,得到该段 EEG信号在各个时间上的频率分布 ,称其为一种瞬时频谱。通过检测这种瞬时频谱中的谱峰 ,并提出按照高频优先原则 ,识别相应时间里的 EEG信号的基本模式。 展开更多
关键词 脑电图 睡眠 时频分布 模式识别 EEG
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共空域模式方法在多类别分类中的应用 被引量:12
7
作者 刘广权 黄淦 朱向阳 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期935-938,共4页
近年来脑机接口(BCI)研究已经逐渐从两类的模式识别发展为多类的模式识别。在两类别的BCI中,共空域模式(CSP)算法已经被证明是十分有效的方法。本研究对CSP算法进行扩展,使其适用于多类别分类。采用"一对一(one-to-one)"的CS... 近年来脑机接口(BCI)研究已经逐渐从两类的模式识别发展为多类的模式识别。在两类别的BCI中,共空域模式(CSP)算法已经被证明是十分有效的方法。本研究对CSP算法进行扩展,使其适用于多类别分类。采用"一对一(one-to-one)"的CSP策略,对四类模式的脑电信号进行分类。该方法数据用于BCI竞赛2008的数据集IIa,获得第2名,证明了该策略对于多类别分类问题的有效性。 展开更多
关键词 脑机接口(BCI) 脑电信号(EEG) 共空域模式(CSP) BCI竞赛
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基于共空间模式和神经元网络的脑-机接口信号的识别 被引量:6
8
作者 叶柠 孙宇舸 王旭 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期12-15,共4页
提出了一种基于共空间模式和LVQ神经元网络对不同意识的脑电信号进行分类的方法.脑电信号是通过电极在头皮表面采集的脑-机接口的控制信号,提取脑电信号特征并对其进行分类,组成不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统... 提出了一种基于共空间模式和LVQ神经元网络对不同意识的脑电信号进行分类的方法.脑电信号是通过电极在头皮表面采集的脑-机接口的控制信号,提取脑电信号特征并对其进行分类,组成不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统.首先利用小波包分解对原始脑电信号进行预处理,对分解后特定小波包子带的脑电信号进行共空间模式分解,提取最优的特征;然后利用LVQ网络对不同意识任务特征进行分类,实验结果表明,该方法取得了92.7%的平均分类识别率,已经达到脑-机接口实际应用的标准. 展开更多
关键词 脑-机接口 小波包子带 脑电信号 共空间模式 学习矢量量化
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基于共空间模式和K近邻分类器的脑-机接口信号分类方法 被引量:4
9
作者 叶柠 孙宇舸 王旭 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期1107-1110,共4页
脑-机接口是指在人脑和计算机之间建立的直接的交流和控制通道,它以脑电信号的形式反映人的意识,并转换成控制信号.针对两类运动想象脑电信号的分类问题,提出共空间模式和小波包分解相结合的脑电信号特征提取方法.利用不同小波包对训练... 脑-机接口是指在人脑和计算机之间建立的直接的交流和控制通道,它以脑电信号的形式反映人的意识,并转换成控制信号.针对两类运动想象脑电信号的分类问题,提出共空间模式和小波包分解相结合的脑电信号特征提取方法.利用不同小波包对训练集的多路脑电信号进行分解,再用共空间模式算法对不同分解层子带的脑电信号进行特征提取,并采用K近邻分类器对提取到的不同特征进行分类,得到最优小波包函数和小波包子带参数.将结果应用于测试集数据的分类.仿真实验结果表明,选择db4小波包函数和4层小波包分解层,对8个特征点进行分类,可以得到高达96%的正确率. 展开更多
关键词 脑-机接口 脑电信号 共空间模式 小波包 K近邻分类器
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脑-机接口中基于相似关系的MRPs双滤波特征提取算法 被引量:3
10
作者 刘美春 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第10期3007-3010,共4页
针对基于EEG的脑—机接口(BCI)实验数据分布不明朗的特点,双滤波模式(DFP)算法利用样本模式相似性来优化BCI的分类特征——运动相关电位(MRPs)特征的空间(即电极位置)和时间投影方向,使得映射后异类样本模式差异性与同类相似性的比值最... 针对基于EEG的脑—机接口(BCI)实验数据分布不明朗的特点,双滤波模式(DFP)算法利用样本模式相似性来优化BCI的分类特征——运动相关电位(MRPs)特征的空间(即电极位置)和时间投影方向,使得映射后异类样本模式差异性与同类相似性的比值最大化。该算法考虑MRPs特征对时间、空间的敏感性,并以自适应的方式挖掘它们适合分类的信息;优化时不需要进行样本数据分布假设,符合BCI数据特点。最后,DFP算法对BCI competitionⅠ、Ⅱ两组数据进行实验,识别效果均高于相关比赛的最好成绩,这表明DFP算法能有效提取MRPs特征。 展开更多
关键词 脑一机接口 脑电信号 模式分类 相似性
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基于支持向量多分类机的多类复杂手操作EEG信号模式识别 被引量:2
11
作者 李耀楠 张小栋 王云霞 《机械与电子》 2009年第12期3-7,共5页
针对用于服务机器人的脑机接口系统中脑电信号模式识别精度不高,不能满足机器人多任务要求的问题,提出一种基于C-支持向量多分类机的多类复杂手操作EEG信号模式识别方法,并将其应用到复杂手操作的EEG信号模式识别试验中,实现一个4类复... 针对用于服务机器人的脑机接口系统中脑电信号模式识别精度不高,不能满足机器人多任务要求的问题,提出一种基于C-支持向量多分类机的多类复杂手操作EEG信号模式识别方法,并将其应用到复杂手操作的EEG信号模式识别试验中,实现一个4类复杂手操作的模式识别,实验结果表明,与之前用BP神经网络进行识别相比,识别率由85%提高到了90%. 展开更多
关键词 脑机接口 EEG 模式识别 支持向量 分类机
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基于脑电图识别结合操纵特征的驾驶疲劳检测 被引量:44
12
作者 王斐 王少楠 +2 位作者 王惜慧 彭莹 杨乙丁 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期398-404,共7页
精神疲劳影响驾驶员的警觉性和安全驾驶能力,引发的交通安全问题不容忽视。将脑电图识别与车辆操纵特性相结合来检测驾驶员的疲劳状态,预期为搭建疲劳驾驶检测系统提供理论及实验依据。设计了模拟驾驶实验,采集被试者的脑电图(EEG)信号... 精神疲劳影响驾驶员的警觉性和安全驾驶能力,引发的交通安全问题不容忽视。将脑电图识别与车辆操纵特性相结合来检测驾驶员的疲劳状态,预期为搭建疲劳驾驶检测系统提供理论及实验依据。设计了模拟驾驶实验,采集被试者的脑电图(EEG)信号和对应的方向盘操纵数据;针对疲劳程度三分类问题,利用小波包变换和共空间模式算法对EEG信号进行特征提取;依据车辆操纵特性评估驾驶员疲劳程度来确定EEG信号的分类标准;并选择支持向量机对EEG信号进行分类以完成对驾驶员精神疲劳状态的定性分析,分类准确率可达94.259%。 展开更多
关键词 驾驶疲劳 脑电图 操纵特性 共空间模式 小波包变换 支持向量机
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监测麻醉深度的脑电信号的近似熵特征研究 被引量:6
13
作者 温军玲 和卫星 陈晓平 《计算机测量与控制》 CSCD 2003年第9期663-664,667,共3页
近似熵是一种用来量化时间序列复杂度的新方法。实验表明脑电信号的近似熵在监测麻醉深度过程中能很好地反映全麻时的深浅程度,且具有算法简单等特点,特别适用于分析脑电等生物信号。文章主要用近似熵监测了SD大鼠的麻醉过程,结论和事... 近似熵是一种用来量化时间序列复杂度的新方法。实验表明脑电信号的近似熵在监测麻醉深度过程中能很好地反映全麻时的深浅程度,且具有算法简单等特点,特别适用于分析脑电等生物信号。文章主要用近似熵监测了SD大鼠的麻醉过程,结论和事实非常吻合。 展开更多
关键词 外科手术 监测 麻醉深度 脑电信号 近似熵特征 时间序列
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基于DBN结合SVM的脑电信号识别研究 被引量:7
14
作者 张毅 陈永强 蔡军 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第6期1007-1011,共5页
针对多类脑电信号识别率不高的问题,提出一种深度信任网络(Deep Belief Network,DBN)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)结合的方法。将采集的想象左手、右手、双脚以及舌头运动的四类脑电信号数据作为训练样本训练DBN网络,... 针对多类脑电信号识别率不高的问题,提出一种深度信任网络(Deep Belief Network,DBN)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)结合的方法。将采集的想象左手、右手、双脚以及舌头运动的四类脑电信号数据作为训练样本训练DBN网络,以得到其最优参数值。用训练好的DBN网络进行特征提取,采用SVM对提取的特征进行分类,在MATLAB上对该算法进行仿真实验测试。实验结果表明,使用该方法分析四类运动想象脑电信号具有较高的识别率,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 脑电信号 深度信任网络 支持向量机 模式识别
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公共空间模式算法结合经验模式分解的EEG特征提取 被引量:14
15
作者 张学军 黄婉露 +1 位作者 黄丽亚 成谢锋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第13期9-15,54,共8页
常规的公共空间模式分解方法需要大量的输入通道、缺乏频域信息,发展受到限制。为了克服以上缺点,将经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和公共空间模式算法结合,改变CSP滤波器成分选择方式,提出EMD-CSP算法来获取特征向量... 常规的公共空间模式分解方法需要大量的输入通道、缺乏频域信息,发展受到限制。为了克服以上缺点,将经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和公共空间模式算法结合,改变CSP滤波器成分选择方式,提出EMD-CSP算法来获取特征向量。该算法对预处理后的信号进行经验模式(EMD)分解,得到固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),观察并计算每个IMF分量的能量谱,筛选有效的IMF频段(5~28 Hz),使用改进的CSP滤波器进行滤波获取特征,最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类。分类结果得到9位受试的想象运动平均分类正确率为92%,证实了该算法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 脑电信号 经验模式分解 公共空间模式分解
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支持向量机方法在运动意识识别中的应用 被引量:1
16
作者 徐琦 王永骥 +1 位作者 周慧 王琬 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期93-95,共3页
为有效识别与运动想像相关的脑电模式,提出基于支持向量机(SVM)的运动意识分类新算法,利用sym2小波基函数对脑电(EEG)信号进行6尺度分解后,从每级分解中提取绝对值最大的小波系数作为信号特征,构成有效特征向量输入SVM分类器,实现基于EE... 为有效识别与运动想像相关的脑电模式,提出基于支持向量机(SVM)的运动意识分类新算法,利用sym2小波基函数对脑电(EEG)信号进行6尺度分解后,从每级分解中提取绝对值最大的小波系数作为信号特征,构成有效特征向量输入SVM分类器,实现基于EEG的运动想像模式识别.实验数据采用脑机接口竞赛(2003)的脑电数据,实验结果表明采用径向基核函数的SVM分类器可有效地对EEG进行运动想像分类,具有良好的泛化推广能力,为脑机接口的运动意识分类提供了新思路. 展开更多
关键词 支持向量机 脑电 小波变换 运动想像 模式识别
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脑机接口中基于WPD和CSP的特征提取 被引量:28
17
作者 杨帮华 陆文宇 +1 位作者 何美燕 刘丽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期2560-2565,共6页
针对脑机接口(brain computer interface,BCI)中2类运动想象任务的特征提取问题,提出了一种小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)与共同空间模式(common spatial pattern,CSP)相结合的脑电信号特征提取方法。该方法首先选择7... 针对脑机接口(brain computer interface,BCI)中2类运动想象任务的特征提取问题,提出了一种小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)与共同空间模式(common spatial pattern,CSP)相结合的脑电信号特征提取方法。该方法首先选择7个重要导联的脑电(electroencephalograph,EEG)信号,用‘haar’小波基进行三阶WPD分解;然后对每个导联分解后的其中5个子带进行重构,获取相关频域信息;最后对重构后信号利用CSP特征提取,获得六维特征向量。CSP与WPD相结合能够充分利用WPD的时频特性,有效避免CSP要求输入导联数过多、缺乏频域信息等缺陷。对2008年国际BCI竞赛数据和本实验室实验数据,采用该方法进行特征提取,通过概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)分类。2种数据源分类正确率分别为92%和80%,相对于单纯的CSP特征提取,正确率分别提高5%和20%。实验结果表明:WPD与CSP相结合的特征提取算法能提取明显的特征,进而提高BCI的识别正确率。 展开更多
关键词 脑机接口 脑电 小波包分解 共同空间模式
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脑电图识别的模糊方法
18
作者 伍小明 钟春香 +1 位作者 陈豪 杨先国 《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 1991年第6期151-154,共4页
对于临床测得的脑电图波形样本,我们根据医生的经验提取其特征,并在引进量级概念的基础上,构造出相应的隶属函数,用以对脑电图进行分类识别.脑电图的分类识别是根据临床测试所获得的数据,给出正常或异常程度的诊断.根据医生的经验,脑电... 对于临床测得的脑电图波形样本,我们根据医生的经验提取其特征,并在引进量级概念的基础上,构造出相应的隶属函数,用以对脑电图进行分类识别.脑电图的分类识别是根据临床测试所获得的数据,给出正常或异常程度的诊断.根据医生的经验,脑电图的测试指标有: 展开更多
关键词 脑电图 分类识别 模糊数学
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基于数据空间自适应与共空间模式的脑电情感分类 被引量:5
19
作者 陈景霞 郑茹 +1 位作者 张鹏伟 贾小云 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期296-301,共6页
为缓解日间脑电信号波动和差异导致情感分类性能下降的问题,在数据空间自适应(DSA)与共空间模式(CSP)迭代的基础上,提出一种用于脑电情感分类的特征提取算法。针对12个受试者连续5 d的情感脑电信号,采用DSA算法对脑电信号进行空间线性变... 为缓解日间脑电信号波动和差异导致情感分类性能下降的问题,在数据空间自适应(DSA)与共空间模式(CSP)迭代的基础上,提出一种用于脑电情感分类的特征提取算法。针对12个受试者连续5 d的情感脑电信号,采用DSA算法对脑电信号进行空间线性变换,再使用CSP将脑电信号变换到最优子空间,提取日间差异最小且类间差异最大的脑电功率谱密度特征及微分偏侧与差异因果特征。实验结果表明,该算法能提高脑电信号情感分类的准确率和稳定性。 展开更多
关键词 脑电 数据空间自适应 共空间模式 迭代 情感分类
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Post-stroke seizures in consecutive elderly stroke patients
20
作者 Yue Chen Lufang Chen +3 位作者 Yiqing Tao Maomao Han Chunlan Cui Shichao Liu 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2011年第9期717-720,共4页
This prospective study sought to investigate the clinical, radiological and electroencephalographic (EEG) characteristics of seizures in elderly stroke patients, and their outcomes. Over a 2-year study period, 158 c... This prospective study sought to investigate the clinical, radiological and electroencephalographic (EEG) characteristics of seizures in elderly stroke patients, and their outcomes. Over a 2-year study period, 158 consecutive elderly patients with stroke were examined and followed up. Of these patients, 32 (20%) developed seizures, primarily related to stroke, within a follow up period between 5 months and 2 years. Of these 32 cases, 20 experienced infarctions, and 12 experienced hemorrhages. Involvement of cortical regions was detected in most of the patients exhibiting seizures. In these patients, 44% of the lesions involved cortical areas exclusively or in addition to subcortical areas observed on computed tomography (CT) images. Twenty-five patients (78%) developed early seizures (within 2 weeks after stroke), and half exhibited immediate post-stroke seizures. None of the patients exhibiting early onset seizures developed recurrent seizures or epilepsy, while 57% of late onset seizures (four cases) developed epilepsy. No specific EEG pattems were apparent in those who later developed epilepsy. Overall, early onset seizures after stroke were found to be relatively common, and did not affect outcome. Late onset seizures were less common, but were associated with chronic epilepsy. 展开更多
关键词 post-stroke seizure chronic epilepsy elderly stroke electroencephalogram pattern OUTCOME
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