肝性脑病并发癫痫发作死亡1例的护理

癫痫是慢性反复发作性短暂脑功能失调综合征,以脑神经元异常放电引起反复痫性发作为特征,解放军第一医院感染科1例肝硬化并发癫痫发作死亡。因此,对有肝性脑病并癫痫的患者要积极实施相应的护理抢救措施,提高临床抢救成功率。     

89次额叶癫痫发作期Video-EEG监测报告

利用ZN80 0 0型Video EEG监测系统对 10例额叶癫痫患者进行脑电和行为监测 ,旨在探讨额叶癫痫发作时的行为表现及脑电变化特征。结果表明 :额叶癫痫发作以运动症状为主 ,常于夜间发作 ,发作频繁而短暂。发作期EEG为额区癫痫样放电亦可为高幅慢波 ,与临床发作同步     

癫痫脑电的特征提取方法综述

癫痫是一种常见的以反复癫痫性发作为特征的慢性神经系统疾病。癫痫性发作的自动检测是通过机器学习及数据挖掘等方法对癫痫发作脑电自动识别的一种技术。如何设计合适的脑电特征提取方法是有效完成癫痫性发作自动检测的关键所在。文中系统总结了用于癫痫性发作自动检测的脑电特征提取方法,分别从时域分析、频域分析、时频分析、非线性动力学、图论、癫痫计算模型6个方面将已有的癫痫脑电特征提取方法进行归类,并对每类方法的基本原理和设计思想进行了系统的阐述。     

外伤后癫痫动物模型行为学和脑电图研究

对铁致外伤后癫痫（PTE）动物模型的行为学和脑电图进行研究以探讨其研究应用价值.采用离子导入法（PIFC）和微量注射法（CFCI）建立铁致PTE大鼠模型,观察大鼠行为学变化,同时监测脑电图.CFCI建立起的大鼠模型癫痫发作形式主要表现为翻转跳起,四肢抽搐,2周内发作频率逐渐降低;PIFC建立起来的大鼠模型癫痫发作形式主要表现为咀嚼自动症,1d后基本观察不到癫痫发作.癫痫发作的同时,这两种方法建立起来的PTE大鼠模型的脑电图上都出现了癫痫波.铁致PTE动物模型是一种稳定可靠的PTE动物模型.CFCI建立起来的PTE动物模型与PIFC相比,更有研究价值.     

1例酒精性肝硬化戒断综合征并发癫痫的护理

癫痫是慢性反复发作性短暂脑功能失调综合征,酒精戒断综合征指长期酗酒者停止饮酒一般会在12~48h后出现一系列症状和体征,其中发病比较急,对生命有危害的戒断症状就是癫痫样发作。解放军第一医院感染科对1例酒精戒断综合征伴癫痫的患者进行有效护理,使患者安全度过危险期,取得了较好的效果。     

126例癫痫患儿临床与脑电图分析

目的：儿童癫痫占痫性发作患者中60%,做到早期诊断与合理治疗,能使80%痫性发作的患儿得到满意的控制,脑电图检测最敏感反映脑细胞功能状态的指标,对儿童癫痫早期诊断合理治疗及预后判定都有十分重要意义.方法：采用国产PRD-2000A型数字化脑电图定量分析仪,对126例临床痫性发作间歇期进行脑电图描记.结果：126例患儿正常23.8%,异常76.2%,其中痫性放电54%,慢波异常44例.结论：癫痫是大脑神经元群反复异常放电所致神经系统功能性疾病,而脑电图检查能较准确反应大脑功能状态,特别是发作性痫性放电的特征性改变,仍是临床对癫痫诊断的金标准.     

24h脑电—电视监测的临床应用与护理

２４ｈ脑电－电视监测的临床应用与护理翟云霞何小诗（广州医学院第二附属医院神经内科,５１０２６０,广州）关键词：脑电－电视监测;护理;癫痫中图分类号：Ｒ７４１·０４４癫痫（ＥＰ）及癫痫综合症是神经系统一种常见病,且小儿发病率高［１］。由于长期反复发作,...     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

一种新的癫痫脑电融合特征提取方法

癫痫是一种常见的大脑神经紊乱疾病,癫痫性发作主要由大脑中反常的神经元的超同步放电引起。为了更好地完成癫痫性发作的自动检测,文中提出了一种新的癫痫脑电融合特征提取方法。一方面,在基于Hjorth参数的振幅移动性与振幅复杂度的基础上,结合Hilbert变化提出了一种新的频率移动性与频率复杂度,然后将他们合成定义为改进的Hjorth参数特征;另一方面,结合二阶差分提出了一种改进的二阶差分样本熵。最后将改进的Hjorth参数特征与二阶差分样本熵一起作为融合特征放入超限学习机(ELM)中进行分类。数值实验结果表明,文中所提出的融合特征与ELM结合的癫痫性发作的自动检测方法与已有方法相比,检测性能有了很大提高,准确率可达到97.42%。     

一种新的基于脑电信号相似性分析的癫痫性发作自动检测方法

癫痫是最常见的神经系统疾病之一。脑电图是大脑电活动的记录,已成为检测癫痫发作的一种有效工具。如何通过数据分析以挖掘癫痫脑电的本质特征,是实现癫痫性发作自动检测的关键。提出了一种新的脑电信号相似性的分析方法,进而在这一方法的基础上定义了待测脑电与模版脑电之间的最大余弦相似度为癫痫脑电特征,并将其应用于癫痫性发作的自动检测。采用BONN和CHB-MIT两个公开数据库来验证该文所提方法的性能。和已有方法相比,该文所提自动检测方法将检测准确率从97. 53%提高至99. 85%。该文所提出的脑电信号相似性分析方法可以成功应用于癫痫性发作的自动检测。     

基于深度学习的癫痫脑电通道选择与发作检测

传统癫痫发作通道选择方法需要提取特征,然后人工进行特征选择,最后基于所选特征训练分类器实现发作检测.为优化特征提取与选择过程,提出一种具有自学习特性,基于深度学习的癫痫脑电通道选择与发作自动检测组合模型.该方法利用卷积自编码器对癫痫脑电数据进行自适应特征提取,获得代表不同通道的特征子集;依据费舍尔准则筛选出特征子集与脑电通道;通过基于参数迁移的一维卷积神经网络实现癫痫发作脑电信号的检测.使用PhysioNet网站中的CHB-MIT数据库中8例有效数据量较为充足的病患脑电数据对组合模型进行有效性评价.对比该方法与基于方差、方差差异性和随机筛选方法得到的结果,在测试集上对癫痫发作检测的准确率、真阳性率、假阳性率的平均值分别达到了92.79%、93.07%、5.16%,均优于其他方法,且模型收敛速度所需的迭代次数平均仅为其他方法的10%.该方法在癫痫脑电发作检测效果和模型训练成本方面都有一定优势,且在进行脑电通道筛选时不需要手动提取特征,同时也可用于阿尔兹海默症等其他脑部疾病辅助诊断个性化检测模型的建立.     

夹腿综合征15例临床与脑电图分析

<正>夹腿综合征又称为情感性交叉擦腿发作,是儿童发育时期的一种行为障碍.因具有发作性并伴有植物神经兴奋等症状,常被误诊为癫痫.本文对15例患儿的临床和脑电图进行分析,以求对夹腿综合征有进一步的认识.1 资料与方法1998年1月至11月门诊诊断为夹腿综合征而作脑电图检查者,共15例,均为女性.就诊年龄:1～6岁,平均3、4岁.其中1～4岁有9例(60%).此综合征起病年龄:6个月～5岁半,4岁以上逐渐减少.病程数月至数年,部分无法确定.     

化学基因疗法给大脑装上药物开关

英国伦敦大学学院科学家最近找到一种“入侵”大脑的新方法：通过基因工程改造脑细胞，使神经元在遇到某种药物时会放电，以此治疗癫痫发作。这种化学基因疗法已在有类癫痫症状的小鼠身上进行实验，也将很快用于人类。     

利用高频脑电的局灶性癫痫患者癫痫发作检测

针对现有的大多数癫痫发作自动检测方法都是在脑电的低频段进行而忽略高频成分这一现象,利用长时程头皮脑电的高频成分对局灶性癫痫患者进行癫痫发作检测。首先将19通道的脑电数据在一个滑动时间窗内利用小波分解提取出高频γ波段,再利用有向传递函数算法来提取信息流特征,求得流出信息强度特征用以降维,然后将此波段的特征通过支持向量机进行分类,通过五重交叉验证得到癫痫发作效果评价。结果表明:利用高频检测脑电癫痫发作的正确率为98.4%,平均选择性为60.7%,平均敏感性为93.4%,平均特异性为98.4%,平均检出率为95.9%;通过和使用其他子频带进行癫痫发作检测的结果对比发现,γ波段有着更高的分类效果;表明了对于局灶性癫痫患者,在癫痫发作时,其γ波段的流出信息强度显著性集中和增强在某些脑区。研究内容验证了癫痫发作与脑电中高频成分有关的观点。     

锡类散灌肠治疗溃疡性结肠炎32例临床效果观察

溃疡性结肠炎是一种病因不明的直肠和结肠炎性疾病,易反复发作,治疗较困难,本文收集1997-2001年采用中药锡类散保留灌肠治疗轻、中度活动期,初发型、慢性复发型、慢性持续型溃疡性结肠炎32例,治疗效果显著,现报告如下.     

以周期性瘫痪为首发症状的甲状腺功能亢进36临床分析

周期性瘫痪(pp)是以反复发作的骨骼肌松弛性瘫痪为特征的一组疾病,发作时大都伴有血清钾的变化,分为低钾性．正钾性和高钾性三种,而甲状腺功能亢进是一种多系统,多脏器受损的内分泌疾病,部分甲亢患者以pp为首发症状,容易误诊,误治。现将2000年6月～2006年6月诊治的36例病例报告如下。     

经验模态分解和Kolmogorov测度的癫痫预测算法

针对头皮脑电信噪比低的缺点,提出了一种新的癫痫发作预测算法.首先对头皮脑电进行经验模态分解,去除伪差,保留包含主要癫痫预测信息的固有模态分量,然后用Kolmogorov测度来反映大脑的非线性动力学特征变化,并发现在癫痫发作之前,仅位于病灶区域附近导联的Kolmog-orov测度明显降低.通过对3例癫痫病人共5段长程头皮脑电信号的分析表明,这3例病人的平均发作预测时间为338 s,敏感性为66.7%,特异性为19.2%,因此该算法具有良好的临床应用前景.     

癫痫所致精神障碍临床分析

目的 分析癫痫引起精神障碍的特点、治疗效果。方法对1993—2003年在郴州市精神病院住院的癫痫所致精神障碍86例进行回顾性分析。结果精神障碍患者中，原发性癫痫占67％，且多在癫痫发作10余年后出现精神障碍，出现精神障碍前多数有性格的改变。文化低者发病率高，大发作为主。在治疗以抗癫痫与抗精神病药物联合治疗和良好的社会支持，可以取得较满意的治疗效果。结论癫痫病人如反复长期发作可致精神障碍。     

基于多分类SVM算法的癫痫发作自动检测方法

高性能的癫痫脑电信号自动检测方法对减轻医生负担并提高癫痫的诊断效率具有重要临床研究意义。论文提出了一种能够区分正常、癫痫发作和发作间期脑电信号的高性能三分类系统。采用Daubechies 4小波构成的4级提升式小波变换将脑电信号分解为不同子带信号,求得不同子带信号的近似熵、Teager能量、局部波动率、自回归系数、Hurst指数特征值;利用Fisher得分法进行特征选择,提高分类精度同时减小计算复杂度;基于二叉树多分类支持矢量机(support vector machine, SVM)对脑电信号分类,实现正常、癫痫发作和发作间期信号的自动检测。实验表明,系统的准确率、灵敏度和特异性均达到100%,优于现有的分类识别方法,提出的三分类系统具有良好的分类性能,为癫痫及癫痫发作的临床检测提供了较好参考价值。     

分数型布朗运动在模拟脑电图中的应用

通过求圆规维数的方法计算了癫痫病人在脑电图出现不正常时的分形维数,并和一般情况下的分形维数作了比较,然后把所求出的维数用分数型布朗运动模拟出分形曲线,实例分析结果表明：癫痫病人的脑电图的分形维数在癫痫发作时可达1．26,而一般情况下的分形维数为1左右;用分数型布朗运动来模拟癫痫病人的脑电图分形曲线,得到的结果和原始曲线有相似之处,说明了分数型布朗运动是模拟癫痫病人的脑电图分形曲线的有效方法．