睡觉,为了更好地学习

在最近的一项研究中，美国威斯康星大学的心理学家特罗尼和他的同事们证实，睡觉有效地加强了脑细胞间的联系，休息好了的大脑更容易记住东西，从而让我们能更好地学习新的知识。     

采用样本熵自适应噪声完备经验模态分解的脑电信号眼电伪迹去除算法

针对脑电(EEG)信号容易被眼电(EOG)伪迹污染,而常规伪迹去除算法会导致EEG有用信息大量丢失的问题,提出一种采用样本熵完备经验模态分解的EOG伪迹去除算法。首先,利用独立成分分析(ICA)算法将EEG分解为独立分量;然后,对各独立分量进行样本熵分析,接着引入阈值对伪迹分量进行自动识别,识别后的伪迹分量经过自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)算法分解后采用小波阈值降噪;最后采用逆CEEMDAN和逆ICA算法重构信号,达到伪迹去除的目的。采用公开的BCI2000运动想象数据集中60组数据进行实验,结果表明,所提算法的EOG伪迹自动识别正确率达80%,比基于峰度的伪迹识别算法提高约26.7%;采用公开的Klados EEG数据集中15组数据进行实验,结果表明,重构后的EEG信号与纯净的EEG信号的相关系数为0.841,均方根误差较受污染信号降低约56.82%。实验结果证明了所提算法在提高伪迹去除能力的同时能够有效保留有用脑电信息。     

应用多分辨率小波变换提取脑电信号异常节律

脑电信号是非平稳的随机信号，其中包含了大量的生理和疾病信息，对于医生判断脑都是否有器质性的病变具有重要作用。因此对脑电信号的分析和处理一直是人们努力研究的领域。考虑到小波变换良好的时频局部化特性，利用多分辨率小波变换方法来实现脑电信号异常节律的提取，脑电信号经多分辨率小波变换后所得到的各个尺度的信号不仅反映了信号的频率信息，即尺度越大，对应信号的频率越低，同时也反映了信号的时间信息，即反映此时的EEG状态，实验结果表明，选择合适的小波基，可以有效地提取脑电信号中的异常节律。     

一种新的基于小波变换的EEG视觉伪信号修正方法

提出了一种在基准EEG信号和视觉信号未知条件下,基于小波阈值去噪的方法来修正EEG信号中出现的视觉伪信号(OA)的新方法。这种方法实现了对原始EEG信号进行平稳小波变换(SW T);对低频系数进行两次阈值去噪;对去噪后的信号进行重构。实验结果表明:这种新方法在基准EEG信号和视觉信号未知条件下能有效去除OA,同时适用于眨眼和眼球运动所产生的伪信号。通过不同方法对采集的信号处理后进行比较,说明该方法的有效性。     

成功实现人与人之间大脑控制

正看过电影《星际迷航》的人,或许会想象人脑也能像电脑一样相互连接,彼此控制。不久前,在美国华盛顿大学的一间实验室里,美国科学家拉奥头戴一顶电极帽,电极与记录大脑电活动的脑电图仪相连,脑电图仪则把记录到的信号通过互联网传给斯多克戴在头上的经颅磁刺激线圈。斯多克是拉奥的同事,     

视频脑电图在发作性疾病诊治中的应用

目的：探讨视频脑电图监测的临床应用价值。方法：总结回顾48例发作性疾病视频脑电图的监测结果及临床随访情况。结果：拟诊癫痫的多次抽搐发作组17例患者录像监测到临床发作5例，同步记录到广泛或局灶的异常脑电波发放，总合计共记录到异常脑电波发放15例，另有发作性意识丧失、头痛、肢体抖动及类似不自主运动等共31例，经视频脑电图的监测得到了肯定的正常或异常脑电图而明确了诊断。结论：视频脑电图监测临床价值很大，必将成为脑电图的主流。     

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。     

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.     

老年性痴呆症患者的EEG近似熵特征初探

老年性痴呆症是一种后天获得性中枢神经系统退行性疾病，严重地危害着人们的身体健康和生活质量，为了探索老年性痴呆症脑电图中隐含的信息，对老年性痴呆症患者和健康对照者的脑电图（EEG）近似熵进行分析，并绘制其脑电脑电信息图，对照健康人，发现患者EEG近似熵普遍下降，尤以右额叶，颞叶区显著，提示EEG近似熵与大脑功能状况有一定联系，在一定程度上可以反映大脑功能状态。     

脑电信号零点穿越间期序列的多重分形分析

微弱的脑电信号易受其他生理信号或采集设备的影响而产生较大的幅度偏移,影响分形分析结果的可靠性.因此,引入脑电信号的零点穿越间期序列作为分析对象,提出了一种脑电信号非线性动力学研究的新方法——零点穿越间期序列的多重分形分析.采用新的方法对取自PhysioBank“TheSleep-EDF Database“的24 h睡眠脑电记录进行了研究.作为比较,文中使用多重分形奇异谱和去趋势波动分析两种方法,分别对脑电信号的零点穿越间期序列和幅度时间序列进行了分析和比较.分析结果显示,零点穿越间期和幅度时间序列的奇异强度区间均随着睡眠的加深而增大,表明脑电信号在深度睡眠状态下的标度特性更加分散.对实验结果的单因素方差分析与多重比较检验显示零点穿越间期序列的多重分形分析方法在睡眠分期方面具有一定的优势.