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.     

24小时动态脑电图监测对小儿L癫痫诊断及疗效评估的价值

目的探讨24小时动态脑电图（AEEG）监测对小儿癫痫诊断及疗效评估的价值、方法对86例拟诊为癫痫（EP）和50例EP治疗后复查的病例均进行24小时动态脑电图监测,并与常规脑电图（REEG）检查结果对比分析。结果常规脑电图检查未发现EP放电波的86例疑诊病例中,监测到癫痫波65例,非痫样放电波5例,总阳性率为81．39%,其中13例同时扑捉到临床发作.并对其中50例EP治疗2年后复查的病例先予常规脑电图检查,对常规脑电图检查未发现EP放电波者复查动态脑电图,异常32例．阳性率为64％.与常规脑电图检查结果比较有显著性差异。结论24小时动态脑电图（AEFG）监测可提高小儿EP诊断阳性率和准确率,对小儿癫痫诊断和分刑及临床疗效评估具有重要价值。     

安定在颞叶癫痫病灶的脑电图定侧定位中的应用

目的：总结安定在63例颞叶癫痫病灶的脑电图(elctroencephalogram EEG)定侧定位中的应用。方法：通过癫痫导联检查，明确63例患EEG表现双侧同步痫样放电，再进行美解眠诱发试验，当EEG显示示双侧同步痫样放电或临床发作时，停止注射美解眠，缓慢推注安定，持续描记EEG。结果：当安定注射到一定剂量，双侧同步痫样放电频率逐渐减少，能量降低，直至消失，但病灶侧侵于镜灶侧。当停止注射安定后，痫放电逐渐恢复，但病灶侧先于镜灶侧。结论：利用安定对痫灶放电的扩散产生抑制，但不能消除痫灶异常放电的作用原理，可以安全有效地对颞叶癫痫病灶进行定侧定位。     

论儿童癫痫诊断中睡眠剥夺脑电图应用研究

目的为探讨睡眠剥夺脑电图(EEG)在癫痫患儿的诊断价值,方法分析了我院2012年2月至2014年5月126例9岁以下的患儿确诊和疑似癫痫的患儿睡眠剥夺EEG监测资料.结果显示睡眠剥夺EEG是儿童癫痫最有价值、最简便的检测和诊断方法,睡眠增加了EEG痫样放电检出,使癫痫患儿EEG的诊断阳性率显著提高.     

200例小儿热性惊厥的脑电图分析

目的:探讨脑电图(EEG)与小儿热性惊厥的关系.方法:应用EEG检测200例6个月至12岁热性惊厥患儿.结果:年龄≤2岁组与＞2岁组,体温＞38.5℃与≤38.5℃组比较,后者EEG异常率明显高于前者(P＜0.05).结论:对年龄＞2岁,体温≤38.5℃且反复发作的小儿热性惊厥必须引起足够重视,对EEG异常和有癫痫样放电的患儿均应酌情投以抗癫痫药物治疗.     

儿童病毒性脑炎脑电图分析

目的:探讨脑电图(EEG)对儿童病毒性脑炎的诊断价值.方法:采用国产PRD-2000A型数字化脑电图定量分析仪,对60例临床拟诊为病毒性脑炎患儿进行EEG检查.结果:60例患儿正常8例(13.3%),异常52例(86.7%).结论:EEG在对本病诊断上优于其他医学影像技术,显示其良好的反应性和诊断的敏感性,有助于对本病的早期诊断.     

动态脑电图诊断脑死亡10例报告

目的：探讨动态脑电图(AEEG)对脑死亡的诊断价值。方法：对10例符合脑死亡临床标准的患进行动态脑电图监测。结果：本组7例在临床脑死亡时脑电图已呈静息电位，其余3例在2．4h后也显静息电位。结论：心是对脑死亡诊断的客观指标，不等同临床标准。     

振幅整合脑电图在正常睡眠脑电分期中的应用

该文提出了振幅整合脑电图用于正常年轻人睡眠脑电分期的方法。记录了13例正常年轻人约8小时睡眠脑电数据,分为训练组(6例)和测试组(7例)。计算训练组每一例的振幅整合脑电图(aEEG);提取aEEG的上边带曲线作为其特征曲线;提取不同分期的aEEG上边带中位数和四分位距特征;将这些特征进行综合统计分析,得出aEEG在不同睡眠期的边界和波动范围的数值指标;利用此指标对训练组和测试组的脑电数据进行睡眠自动分期。测试组和训练组的分期结果与ZEO系统结果有较好的一致性,证明了aEEG的一组特征值作为睡眠分期决策指标的可行性。     

动态脑电图联合脑干听觉诱发电位在脑卒中患者预后评估中的应用价值

目的探讨动态脑电图联合脑干听觉诱发电位在脑卒中患者预后评估中的应用价值.方法选取脑卒中患者152例,随机分为观察组和对照组,每组各76例.观察组患者选用动态脑电图结合脑干听觉诱发电位进行监测,对照组患者选用常规脑电图进行监测,对比两组患者预后评估结果和预后评估中价值.结果观察组患者中真阴性和真阳性的例数均明显多于对照组,差异具有统计学意义(P0.05);观察组患者中假阴性和假阳性的人数均明显少于对照组,差异具有统计学意义(P0.05).观察组患者检测的敏感性、特异性、错误率均明显高于对照组,准确率明显低于对照组,差异具有统计学意义(P0.05).结论动态脑电图联合脑干听觉诱发电位能够有效增加脑卒中患者预后评估的特异性和敏感性,提高评估的准确率,值得在临床治疗中推广使用.     

马桑内酯致痫大鼠海马IL-2免疫反应性的变化

目的:探求细胞因子中的白细胞介素2(Interleukin-2,IL-2)与癫痫发病之间的关系。方法:将Wistar大鼠分成三组,第一组侧脑室注入马桑内酯(Coriari Lactone,CL)2μL,第二组注入等量的生理盐水,第三组不做任何处理。然后运用免疫组织化学方法,对大鼠海马IL-2的免疫反应性进行分析;同时对实验中大鼠的行为及脑电图(eletroencepalograph,EEG)进行观察和记录。结果:第一组大鼠侧脑室注射CL过程中即诱发癫痫,且测到痫性脑电图,第二组、第三组无癫痫症状且未记录到痫性脑电图;第一组大鼠海马IL-2免疫反应性较第二组及第三组显著增强(P<0.01),表现在其海马CA_1、CA_2、CA_3区细胞数目增多,突起及其分支增多,着色明显加深;而第二、三组之间无明显差别(P>0.05)。结论:IL-2参与癫痫的发病过程,二者之间存在着一定的联系。     

利用双谱分析的癫痫脑电特征研究

根据癫痫患者脑电信号具有非高斯、非线性随机特性,应用高阶累积量技术对癫痫患者的脑电信号进行双谱估计,研究了在不同发病阶段的脑电信号的高斯偏离程度,以获取更加敏感和准确的临床监护和发病预报参量.用参数模型法进行双谱估计,并根据奇异值分解最小二乘法求解模型参数,从而获得高分辨率的双谱估计值和有效的脑电相位信息.用功率谱对高阶谱进行规范,规范化结果可作为相关系数,通过估计双相关系数找出它与癫痫发作的关系.实验结果表明,患者在癫痫发作前、开始发作和发作期,双谱的等高线图具有明显的尖峰,在癫痫发作时的脑电双相关系数值要比癫痫发作前和发作后的系数值高得多,使得脑电波的非高斯性和非线性增强.双谱分析为癫痫脑电信号的研究提供了一些新的思路,双相关系数有望成为临床监护、预报癜痫发作的一个指标.     

基于统计分布熵的抑郁症脑电信号分析

针对目前抑郁症研究和诊断中量化分析参数和分析方法不足的情况,本文提出和定义一种能对脑电活动的状态分布进行描述、并能用来计算和区分抑郁症患者和正常人脑电活动差异的统计分布熵方法。应用该方法对抑郁症患者和正常对照组的脑电信号统计分布熵进行数值计算,然后分析讨论它们之间的差异,最后对结果进行了统计分析。实验结果表明:抑郁症患者脑电的状态分布熵在部分脑区显著高于正常健康人,表现出较强的差异性。证明该统计分布熵能够表征大脑电活动的分布状态,提供反映其活动是否发生异变的信息,可以作为度量大脑电活动分布状态和分析脑电信号是否异常的一个物理参数。这对其用作诊断其他脑精神疾病的物理指标也具有积极意义。     

实时脑电信号眼电伪差去除方法的研究

基于信号的小波包分解方法 ,提出了一种实时性好、滤波效果佳的脑电信号眼电伪差去除的新方法 .该算法在采用小波包分析将脑电信号在频域做精细划分的基础上 ,用统计学的理论选取阈值 ,对信号的特定成分进行选择性滤波 ,并选用与眼电 (EOG)伪差相关度最大的FP1作为参考信号 ,来避免算法本身引入的新伪差 ,以达到快速有效去除眼电伪差的效果 .试验结果表明 ,相对于其他几种常用的算法 ,本算法不仅具有更好的去伪效果 ,而且运算速度也比独立分量分析 (ICA)算法快 2～ 3倍 ,具有良好的临床应用前景     

基于脑电信号的驾驶疲劳检测研究

研究利用脑电信号(EEG)判断驾驶员的疲劳程度. 基于疲劳驾驶实验平台进行模拟驾驶实验,综合实验视频图像和驾驶员自我评价进行主观疲劳评测. 利用生理检测仪采集驾驶员的脑电波,对比分析脑电信号不同频带信号功率谱值和驾驶员的主观疲劳评测之间的关系. 结果表明:主观疲劳评测与脑电信号中功率谱值的变化相对应,脑电功率谱的比值(α+θ)/β越大,疲劳等级越高.     

睡眠脑电波的计算机分析

利用微型计算机对七名健康人和一名帕金森氏综合症病人的睡眠脑电图的能量一频率分布曲线进行分析,发现帕金森症患者的睡眠各期能量与正常组相比有较大的差异.由此,我们提出睡眠脑电波的能量和幅度大小有可能作为临床诊断的两项指标.     

心算任务下脑电信息传输

通过计算多导脑电的互信息传输时间序列的复杂度,研究了心算任务和安静状态下不同认知水平的对象脑电特异表现.结果表明,不同的实验状态、不同认知能力的被试者以及大脑的不同部位均可对互信息复杂度产生显著影响.抑郁症在心算任务下的互信息传输复杂度显著低于（P<0.001）安静闭目状态下的复杂度,而正常对照组虽然在心算任务下的脑电互信息传输复杂度也较安静闭目状态时有所下降,但不具有统计意义.据此推测,完成认知作业时的脑电互信息复杂度在一定程度上反映了认知水平的不同.     

一种适用于心电信号检测的放大器设计

针对传统斩波放大器功耗较大,以及电极的直流极化电压容易使得高增益放大器进入饱和状态的问题,提出一种适合应用于心电信号的放大器.该低功耗斩波放大器电路由一个两级放大器组成,第1级折叠共源共栅放大器的高输出阻抗与第1级和第2级之间的密勒等效电容组成一个低通滤波器,以滤除调制噪声.采用TSMC 0.18μm 1P4M工艺,对...     

一种分析睡眠脑电图的时频特征图

使用Choi-Williams分布对一段睡眠脑电图（EEG）信号进行时频变换，利用局部频谱的特征估计各个时间间隔里的波形，并得到局部频谱的特征曲线，整段EEG信号中所有时间咪上的频谱特征曲线组成一种时频特征图，使用该时频特征图分析睡眠EEG，不仅能够统计该段EEG信号中各种基本波形的出现情况，而且可以观察EEG信号中每个基本波形的变化方式，通过时频特征图对采集的实际睡眠EEG数据进行分阶实验，结果表明，时频特征图可以作为一种分析睡眠EFG有效工具，有良好的应用前景。     

疲劳驾驶的脑电特性探索

研究疲劳驾驶时的脑电特性.利用汽车模拟驾驶系统模拟驾驶员疲劳驾驶的情况,用脑电仪记录驾驶员的脑电情况,得到了驾驶员在正常状态和疲劳状态下驾驶时的脑电数据和波形,分别用平均功率谱方法和非线性的关联维数方法对所得数据进行分析.得到了疲劳驾驶时脑电的2个特征量R和D.可以用驾驶员驾驶时的脑电特征量来评价其疲劳程度.     

基于多导脑电特征的生理性精神疲劳分析

通过对4种生理性精神疲劳状态下4导脑电信号进行功率谱和小波熵特征分析，研究了脑电信号各节律相对功率以及小波熵与生理性精神疲劳程度之间的关系，并分析了它们在不同生理性精神疲劳状态下的变化规律及其相关性．实验分析结果表明，脑电信号各节律的相对功率以及小波熵平均值与生理性精神疲劳程度之间存在很强的关联性，对于不同的生理性精神疲劳状态，随着生理性精神疲劳程度的增加，其脑电信号的小波熵平均值逐渐降低，θ、α和β节律高频快波相对功率的平均值逐渐降低，而占节律高幅度慢波相对功率平均值逐渐增加．脑电信号各节律的相对功率以及小波熵平均值有望成为衡量生理性精神疲劳程度的指标．