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意识障碍可分为最小意识状态和植物状态,目前对两类患者的区分主要基于行为量表的方法,但仍存在40%的误判率,脑电信号可以作为临床诊断的辅助工具.微状态可以反应大脑潜在认知机制的时空信息,探讨较短且具有平稳性微状态序列的低阶马尔可夫性质鲜少研究.基于18名意识障碍患者的静息态脑电信号,在具有平稳性的时间尺度上(60 s)对微状态序列进行分割,然后计算状态转换序列的一阶马尔可夫和二阶马尔可夫转移概率,得到两类意识障碍患者具有统计学差异的转移模式,并将差异模式作为特征进行交叉验证,最高得到92%的分类准确率.结果表明:意识障碍患者的统计差异模式更倾向于转向C状态和D状态,一阶马尔可夫比二阶马尔可夫具有更好的分类效果.上述结果为区分两类意识障碍患者以及医疗领域的微状态研究提供了新方法.  相似文献   
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