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经颅磁刺激对癫痫病灶脑电相关维数的影响 总被引:5,自引:0,他引:5
利用脑功能指标——大鼠病灶区脑电的相关维数,研究低频经颅磁刺激对慢性颞叶癫痫大鼠脑功能改善的作用。对一组颞叶癫痫大鼠施予频率为0.5Hz、强度为0.4T、20次/日、连续一周的低频重复性经颅磁刺激(rTMS).在rTMS前后,分别测取颞叶癫痫大鼠责任病灶区皮层和海马区的脑电,重构时间延迟吸引子,用G-P算法估算反映对应脑区功能状态的相关维数。研究结果显示:施予适量的rTMS(0.4T、20次/日、连续一周),使颞叶癫痫大鼠海马和相应皮层脑电的相关维数比刺激前明显升高。研究表明适量的rTMS有抑制癫痫的作用。 相似文献
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小叶章种群分布格局的分形特征Ⅱ信息维数与关联维数 总被引:8,自引:0,他引:8
应用分形理论中的信息维数(Information dimensoin)和关联维数(Carrelation dimensoin)研究了三江平原小叶章(Deyeuxia angustifloia)种群分布格局特征。结果表明,信息维数在5~9月分别为1.494、1.709、1.642、1.553、1.625,表明其结构较复杂,格局强度较高。关联维数则为1.662、1.861、1.766、1.750、1. 相似文献
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应用分形理论中的信息维数(Information dimension)和关联维数(Carrelation dimension)研究了三江平原小叶章(Deyeuxia angustifolia)种群分布格局特征。结果表明:信息维数在5~9月分别为1.494、1.709、1.642、1.553、1.625,表明其结构较复杂,格局强度较高。关联维数则为1.662、1.861、1.766、1.750、1.807,说明小叶章个体空间相关程度较高。种内竞争强烈,对空间有较强的占据能力。两个维数的季节动态均自5月至6月达到极大值,而后逐渐下降,至9月略有回升。 相似文献
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甘草酸提取的分形维数研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文从非线性动力学角度探索了甘草酸浸提过程的混沌性态,提出了浸出物甘草酸质量由扩散项和噪声项两部分组成的模型假设,估算关联维数和甘草酸的浸出均值,对天然植物有效成分的提取及数据资源挖掘具有重要的作用。 相似文献
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兴安落叶松种群格局的分形特征——关联维数 总被引:19,自引:1,他引:19
种群格局关联维数揭示出个体空间关联的尺度变化规律,表明种群个体的空间相关程度。采用关联维数对大兴安岭兴安落叶松种群格局的研究表明,各类兴安落叶松林中兴安落叶松种群格局具有较高的关联维数(接近2),个体空间关联程度较高,其次序为杜鹃-兴安落叶松林(1.746)>草类-兴安落叶松林(1.740)>越桔-兴安落叶松林(1.550)>杜香-兴安落叶松林(1.468)。兴安落叶松-白桦林中兴安落叶松种群格局的关联维数较小(<1.512,远离2),个体间关联较弱,处于劣势伴生地位。通过将各天然森林类型与兴安落叶松人工林比较显示,个体空间相关程度由高至低的次序为兴安落叶松人工林(1.762)>兴安落叶松天然林(1.626)>兴安落叶松-白桦林(1.434),揭示出兴安落叶松种群在不同森林类型中个体空间关联的尺度变化的差异。文中还对综合运用各种分形维数揭示种群格局尺度变化特征的问题进行了讨论。 相似文献
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目的:本文对客观记录的脑电图数据进行相关性分析,为正确理解人脑的不同局部以及局部与整体之间的相关性提供基础实验依据和理论根据,为脑电图研究的其它分析做基础分析.方法:分别对10导联电极和21导联电极的两组脑电图数据做互相关和自相关的相关性分析,得出在不同条件、事件下脑的各导联电极的自相关分析结果和左右对称导联电极的互相关分析结果,最后得出相关性值随实验条件和事件的具体变化.数据处理和统计分析采用独立设计的脑电图分析工具箱和相关性分析程序.结果:脑电图数据经过相关性分析后得到的相关图具有和脑电波相似的波形,具有周期性,时间滞后对应的标准化的相关图显示出相关性值的第一个主峰是最大的,主峰频率一般在8到13Hz的脑电波频段内;最后得到的相关性值随事件的变化而改变的结果说明实验事件对相关性的影响.结论:自相关和互相关都是随着时间滞后的增大而逐渐减小;波具有较强的相关性;相关图在从零延迟开始时间滞后所出现的第一个波峰是主峰,反应出相对较强的相关性;从大量数据的分析最后得到的相关性与事件的关系表明相关性是受事件影响的. 相似文献
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目的:探讨复杂性热性惊厥脑电图特征与癫痫发生的相关性。方法:2012年3 月到2014 年5 月选择在我院诊治为复杂性热
性惊厥的呼吸道感染患儿86 例作为观察组,同期选择在我院诊治的非热性惊厥的呼吸道感染患儿86 例作为对照组,两组都进
行脑电图监测与认知功能判定,对癫痫发生情况进行判定与分析。结果:观察组的言语智商、行为智商与总智商评分都明显低于
对照组(P<0.05)。观察组的癫痫发生率为9.3 %,脑电图异常率为8.1 %;而对照组的癫痫发生率为1.2 %,脑电图异常率为2.3 %,
对比差异都有统计学意义(P<0.05)。在观察组患儿中,Spearman 相关性分析显示脑电图异常与癫痫发生存在明显正向相关性(r=0.
349,P<0.05)。结论:复杂性热性惊厥伴随有脑电图异常,与癫痫发生存在明显正向相关性,损害患儿的认知功能。 相似文献
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Background
Epilepsy is a neurological disorder that affects over 2% of the world population. Epilepsy patients suffer from recurring seizures that can be very harmful. The unpredictability of seizures is a major concern for medical practitioners because uncontrollable seizures can lead to sudden death and morbidity. A system that could warn patients and doctors alike about the impending seizure event would dramatically enhance the quality of life for patients.Methods
While most previous research works focused on using signal processing tools appropriate for stationary signals, we propose here to use time and frequency (TF) analysis to extract features capable of discriminating normal from abnormal EEG traces (both ictal and interictal). The features are extracted using Singular Value Decomposition (SVD) of the EEG signal Time Frequency matrix. The left singular vectors of the time frequency matrix are used to obtain robust feature vectors. In contrast to existing techniques, the proposed TF-based technique can be used to detect the specific moments of seizure occurrences in time so that this information is used to discriminate interictal from ictal EEG traces. Instead of extracting the features directly from the TF matrix, we transform the left eigenvectors obtained from the SVD of the TF matrix into a feature vector that behaves like to a probability density function.Results
We show that almost all classical classification techniques achieve excellent seizure detection results when used with the proposed TF features, irrespective of the classifier used. Contrary to existing works, we test our approach across several real-life scenarios covering 2, 3, and 5 possible classes of data. Our tests provided consistent results across different scenarios. The results, under different scenarios, outperformed existing ones achieving consistently more than 97.3% and up to 99.5% in terms of accuracy, sensitivity, and specificity.Conclusion
Experimental results show that the novel features have successfully represented the characteristics of the underlying disease phenomenon from EEG data. Also, we conclude that learning based classifiers are better suited for this application, compared to Bayesian classifiers that have difficulty in adapting to the varying nature of the features' probability distribution function. 相似文献15.
We studied changes in the amplitudes of event-related EEG potentials (ERPs) and power spectra of background EEG in the course
of a series of EEG-feedback sessions directed toward an increase in the ratio of powers of the α vs θ rhythms. The examined group included 70 volunteers divided into an experimental group (n = 37) and a control group (n = 33). The intensity of acoustic white noise overlapping the musical background served as a feedback signal; it became lower
with increase in the above ratio, while in the control group it remained constant. The EEG potentials were recorded from C3
and C4 leads. The ERPs were recorded within a paradigm of measuring time intervals. Within a series of EEG-feedback sessions,
the α/θ ratio decreased somewhat both in the control and experimental groups, but in subjects of the latter group this decrease
was less significant, and the mean intragroup index became significantly greater than the respective value in the control
group after the end of the third session. The EEG-feedback sessions also resulted in significant increases in the amplitudes
of early components of the readiness potential in both hemispheres and in the amplitude of the contingent negative variation
in the right hemisphere. We conclude that, in most healthy subjects, at least three sessions of α/θ training are necessary
to form an effective series providing considerable changes in the pattern of EEG potentials.
Neirofiziologiya/Neurophysiology, Vol. 39, No. 1, pp. 88–98, January–February, 2007. 相似文献
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I. N. Konareva 《Neurophysiology》2006,38(5-6):380-388
In a group of 80 adults of both sexes, we studied the correlation between the characteristics of aggressiveness of the individual (diagnosed using the Buss-Durkee questionnaire) and parameters of the frequency components (rhythms) of EEG recorded in the resting state from leads C3 and C4 according to the 10–20 system. Despite the natural high interindividual variability, the higher spectral powers of nearly all EEG frequency components (δ-, θ-, α-, and β rhythms) and coefficient of reactivity of the α rhythm corresponded in general to lower indices on the scales of the Buss-Durkee questionnaire and smaller values of the index of aggressiveness and index of hostility. These correlations probably reflect a significant dependence of both characteristics of aggressiveness of personality and amplitude parameters of the EEG rhythms on hereditary factors. Both these aspects of the neurodynamic constitution of the individual are to a significant extent determined by the specificity of organization and functioning of a few neurotransmitter (in particular, aminergic) and neurohumoral systems. Neirofiziologiya/Neurophysiology, Vol. 38, Nos. 5/6, pp. 448–457, September–December, 2006. 相似文献
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首先应用混沌计算方法:关联维数D2和最大李亚普努夫指数LLE,以及替代数据分析法,分析了男性受试者在平静状态下记录的呼吸系统时间序列的混沌特征。同时,在呼吸变量的非线性分析中首次引进了被称为C0复杂度的新技术.它的应用将有助于更好地理解自主神经系统中潜在的生理过程。LLE计算的替代数据法分析结果显示,没有明确的证据可以证实受试者在平静状态下的呼吸时序的模态是混沌的。然而,C0复杂度的计算结果却表明大部分呼吸系统的时间序列表现为某种程度的复杂性,这为呼吸模态的非随机变化的属性提供了部分的实验和计算证据。更进一步,C0复杂度有可能以一种新的、确定的方式给出呼吸系统在激励状态下的量化改变。 相似文献
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摘要 目的:探讨高频联合低频超声对新生儿颅脑病变的诊断价值,为新生儿颅脑病变的诊断提供依据。方法:选择2019年1月-2021年4月安徽省儿童医院接诊并疑似出现颅脑病变的新生儿62例作为研究对象,所有研究对象均应用高频超声联合低频超声探头对颅脑进行检查,并住院治疗。比较高频超声、低频超声、高频联合低频超声对新生儿颅脑病变的检出率;根据出院诊断结果比较高频超声、低频超声及联合检查与临床诊断符合情况及对颅脑病变的诊断价值。结果:高频超声检出颅脑病变35例(56.45%),低频超声检出颅脑病变27例(43.55%),高频超声联合低频超声检出颅脑病变53例(85.48%),高频超声联合低频超声对新生儿颅脑病变的检出率显著高于高频超声、低频超声(P<0.05);高频超声对新生儿颅脑病变的检出率显著高于低频超声(P<0.05)。高频联合低频超声对新生儿颅脑疾病诊断与临床诊断总体符合率高于高频超声、低频超声,高频超声对新生儿颅脑疾病诊断与临床诊断总体符合率高于低频超声(P<0.05)。高频联合低频超声对新生儿不同颅脑疾病诊断灵敏度、准确度显著高于高频超声、低频超声(P<0.05),高频超声对新生儿不同颅脑疾病诊断灵敏度、准确度显著高于低频超声(P<0.05),三种检查方法对新生儿不同颅脑疾病诊断特异度比较无统计学意义(P>0.05)。结论:高频联合低频超声检查诊断新生儿不同颅脑病变的灵敏度、准确度均较高,具有一定的临床应用价值。 相似文献
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针对藻类生长具有高度非线性特征和实际采样样本间隔稀疏的问题,采用了混沌理论对采样序列的混沌特征量进行估计。采用C-C方法估计时间序列的嵌入维和延迟时间,采用G-P算法对关联维进行估计,并采用小数据量法估计最大Lyapunov指数,最终可实现对最长可预测时长的估计。以易北河为例,对易北河水体叶绿素a 1997年至2001年间各年的观测序列进行了混沌分析,分析结果表明,各年的叶绿素a观测序列均具有低维混沌特性,关联维D=2.75—4.02,各年的叶绿素a序列的最长预测时间变化范围为8.01—18.94d,平均为13.98d(约2周)。采用同样方法对5a易北河连续日径流量时间序列分析表明,该径流量也具有低维混沌特性(最大Lyapunov指数λ1=0.0125),径流量的最长预测时间估计约为80d。气候因素的混沌特性对藻类生长表现出的混沌特征的影响可能要大于径流量等水文因素的影响。 相似文献