16导脑电信号分形强度的交叉分布

通过分析人闭目觉醒时的16导脑电信号(EEG)的多重分形特性, 发现人脑16导EEG信号具有不同强度的分形特性且存在稳定的分布现象, 强弱分布表现为在人脑的左右对应区域强弱相对、同侧相邻区域强弱交叉; 顶区、额区、前颞区、后颞区的左右对应区信号的分形强度左强右弱, 且左右差别较大; 在枕区、中央区、前额、中颞区分形强度右强左弱, 且左右差值较小. 通过对40名病人和10名健康人的分析和对比, 病人组和健康组的对应导联信号的多重分形强度虽然不同, 但其强弱分布的关系是不变的. 同一导联信号相比, 精神分裂症和抑郁症病人各导信号的多重分形强度大于健康人, 这表明人脑EEG信号的多重分形强度在诊断人脑非正常状态有潜在的应用价值.     

Willis环上脑动脉瘤模型的混沌分析

研究如下的Willis环上的脑动脉瘤模型：x εμx αx γx^3=εFcos ωt。首先阐明了Smale马蹄变换意义下的混沌是Devaney混沌，然后用Melnikov函数方法得到了在两种情况下该模型存在Devaney混沌的条件。     

不同年龄和认知功能成人脑涨落图功率空间构型的比较

梅磊教授建立了一种新的脑电波分析技术——脑涨落圈技术(encephalofluctuograph technology，ET)，从功率和频率两个角度分析脑波的涨落过程，以研究脑功能的自组织活动及其时空构型，并已出版专著和开始临床应用，认知活动是人及的高级功能，包括知觉、注意、记忆、思维、盲语等能力，是整个大脑复杂活动和自组织的产物，鉴于所获得的结果比较丰富，本文只着重扼要地报告我们对不同年龄和认知功能成人脑涨落圈功率空间构型比较研究的主要结果。     

人脑优越在哪里

大家知道,人为万物之灵,人类和别的动物比较,最大的差别就在于头脑发达。既然如此,那么从结构角度来看,人脑优越性又表现在哪些方面呢?首先,让我们来比一比脑子的大小吧!人脑的平均重量是1300克,这个数值比起许多动物来都要大得多,但却称不上"绝对冠军"。因为一些大     

麻雀端脑听区的纤维联系

在氨基甲酸乙酯麻醉的麻雀上,用辣根过氧化物酶(HRP)顺、逆行追踪方法研究端脑听区(L)的纤维联系,结果发现:端脑听区(L)的纤维投射到端脑上纹状体腹侧尾核(HVC),并且接受丘脑卵园核(OV)的纤维投射,这就提示:端脑听区(L)除接受听觉的传导路中第四级中继站——丘脑卵园核(OV)的纤维投射外,还发现纤维投射到发声控制的高位中枢——端脑上纹状体腹侧尾核(HVC).也就是说端脑听区(L)既是听觉的高位中枢,也与发声学习关系密切.     

α—蒎烯与乙酸催化酯化合成乙酸正龙脑酯

考究了催化剂，反应条件对α－蒎烯与乙酸反应合成乙酸正龙脑酯的影响。结果表明碳正离子的形成速率决定于酸的种类浓度及强度，是副反应－α－蒎烯异构化的主要因素。而含硼合作化剂具有稳定碳正离子的作用增加较弱亲核试剂羧基与碳正离子发生酯化反应的机会，从而提高了乙酸正龙脑酯的收率。     

脑扫描显像剂——111In－DTPA放射性药物的制备与应用研究

利用二乙撑三胺五醋酸（ＤＴＰＡ）与１１１ＩｎＣｌ３制成了放射性药物１１１Ｉｎ－ＤＴＰＡ．对１１１Ｉｎ－ＤＴＰＡ进行活性测定、放射化学纯度分析、动物体内分布试验和人体脑肿瘤扫描显像试验的结果表明，１１１Ｉｎ－ＤＴＰＡ是一种理想的可作为核医学基础研究和临床应用的脑扫描显像剂     

视觉诱发事件相关脑电位实验装置的研制

介绍了自制的利用微机和４４００信号处理装置 成的视觉发事件相关脑电位的实验装置，它具有实验模式和作业信息调整方便，数据采集精度高的特点，并且克服了４４００信号处理系统依靠２输入信号本身触发且仅能进行单点采集的缺点，在视觉，诱发事件脑电位的实验研究中取得了满意的效果。     

基于脑电Alpha波的脑-机接口控制实验

对脑电alpha波阻断现象的识别提取与家用电器遥控装置的结合进行了研究，以探索实时脑机接口（brain-computer interface，BCI）系统的可行性．对5～12名受试者进行睁闭眼实验并记录其动态脑电数据，提取alpha波阻断现象发生过程的关键参数．在实时操作平台上对受试者进行4组遥控器按键操作的组合实验，以考察系统的响应速度与指令传递的准确率．总结出了Alpha波阻断现象对应的阈值电压经验计算公式，并建立了以最大噪声背景电平作为甄别开关动作真伪的判据原则．结果显示该系统具有较高的控制成功率和稳定性，表明实时脑机接口系统具有潜在的临床应用价值与研究前景.     

不同麻醉深度下大鼠脑活动的复杂性分析

为了研究大鼠在不同麻醉深度下大脑活动的变化，探测麻醉深度对其脑电信号（EEG）的影响，采用KC复杂度和谱熵对不同麻醉深度下的EEG及其4个主要频段信号进行了复杂性分析．结果发现：随着麻醉深度的加深，EEG的KC复杂度和谱熵的值都随之减小，反之亦然，且KC复杂度在区分麻醉深度的变化方面比谱熵更为灵敏、准确；在麻醉状态下，delta频段是EEG信号的优势频段，正是它的动态变化主导了EEG信号的变化过程．