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41.
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. 相似文献
42.
对棕色田鼠和沼泽田鼠大脑中央视前区、终纹床核、杏仁核、大脑皮层、扣带回、海马、齿状回等进行了测量和比较,结果发现,雌雄沼泽田鼠终纹底核、杏仁核和中央视前区的差异,比棕色田鼠两性间更为显著,而棕色田鼠大脑皮层和海马显著大于沼泽田鼠.大脑皮层和海马是参与记忆痕迹的结构,且大脑皮层又与社会行为有关.因此,推测棕色田鼠和沼泽田鼠性二型的差异可能与两种田鼠的婚配制度有关. 相似文献
43.
目的:探讨不同时期脑囊虫病治疗效果。方法:612例住院脑囊虫病病人,按头颅CT(绝大部分)或MRI(较少部分)扫描诊断分为441例急性脑囊虫病和171例慢性脑囊虫病,均采用吡喹酮(25mg/kg.d)治疗3疗程(每疗程服药9d),各疗程间隔1~2mo。追踪观察半年。结果:不同时期治疗有效率存在差异,急性期治疗有效率90.46%,慢性期治疗有效率36.78%。结论:急性期脑囊虫病治疗疗效好,脑囊虫病应尽快早诊、早治。 相似文献
44.
脑-之机接口的核心问题之一是通信载体信号的单次提取.在构建脑控拼写器的过程中,通过“模拟自然阅读”诱发模式产生的视觉诱发电位作为人脑与计算机之间的通信载体,采用支持向量机方法进行特征信号的单次识别.为提高识别精度,详细研究了信号时程、时段的选择对模式识别精度的影响.结果表明,信号时程越长分类精度越高,时程达到300ms时,分类精度就可达到最大值(且趋于饱和);信号时段的选择对分类精度亦有较大影响,最佳时段在靶刺激出现后约250~350ms作为起始处.这一结果为提高系统的整体速度与精度打下了基础. 相似文献
45.
目的探讨颅脑损伤中脑静脉窦损伤的简单、有效、适用于基层的处理方法.方法对1993年3月~2005年1月我科行中西医治疗的23例脑静脉窦损伤的患者进行了回顾性分析.结果本组23例,治愈21例,救治成功率91.3%,2例死亡,死亡率8.7%.结论云南白药结合EC胶治疗脑静脉窦损伤的效果良好. 相似文献
46.
47.
提出了一种利用小波分解和重构进行诱发脑电信号的有效提取方法.改变了小波变换的Mallat算法运算量较大,难于满足某些实时性较高的系统需求,采用提升小波变换进行诱发电位的提取,其运算量只有传统方法的一半左右,有助于提高系统的实时性.实验结果表明:用提升小波变换提取诱发脑电信号,能有效的改进实验曲线的信噪比、缩短信号的处理时间,将可以提高BCI系统的通信速率. 相似文献
48.
传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的改进方法在分割脑磁共振(magnetic resonance,MR)影像时对噪声十分敏感,且无法消除脑MR影像中的偏置场。针对上述问题,提出一种面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法。该方法充分利用图像中的空间局部信息和非局部信息,分别构造出多局部信息模糊因子和非局部权重,在提高算法抗噪性的同时,尽可能多地保持图像细节;建立偏置场模型,以去除脑MR影像中的灰度不均匀性;将提出的多局部信息模糊因子和非局部权重嵌入到带有偏置场模型的FCM方法中,以实现噪声和偏置场条件下的脑MR影像分割。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法对脑MR影像中的噪声具有更强的抑制能力,且能够有效消除偏置场对脑MR影像分割的影响,具有更优的分割性能。 相似文献
49.
目的:构建脑心肌炎病毒(Encephalomyocarditis Virus,EMCV)衣壳蛋白VP2基因的真核表达载体pCMV-HA-VP2,并在HEK293细胞中表达.方法:提取EMCV的总RNA,RT-PCR扩增VP2基因,酶切后构建带HA标签的真核表达质粒pCMV-HA-VP2,运用脂质体介导法将其转染至HEK293细胞中,分别进行过表达检测、Westernblotting分析及IFA检测来验证VP2基因的转录及表达情况.结果:重组表达载体pCMV-HA-VP2构建成功,转染至HEK293细胞中,VP2蛋白和HA标签融合表达成功.结论:EMCV衣壳蛋白VP2基因的真核表达载体pCMV-HA-VP2在HEK293细胞中的成功表达,为EMCV衣壳蛋白的功能研究提供理想的实验材料,同时也为EMCV感染机制及其受体研究奠定基础. 相似文献
50.
针对脑机接口中两类左右手运动想象任务,提出一种依据迭代训练次数不断更新训练集样本的半监督算法.使用多重自相关分析算法,选择置信度较高的脑电信号样本并加入初始训练集;分别使用公共平均参考法与共空域模式算法,对样本进行预处理及特征提取;最后使用支持向量机对样本进行测试,根据迭代学习次数按照递进方式移除置信度较低的样本,并利用剩余样本继续训练模型,从而优化特征提取器及分类器参数.通过对标准脑电竞赛数据库BCI IV Dataset Ⅱa中左右手运动想象数据的测试表明,该算法与其他算法相比,在训练样本数目较少的情况下,具有较高的分类正确率. 相似文献