40例婴儿痉挛症临床与脑电图分析

婴儿痉挛症是婴儿时期特有的一种癫痫 ,发病年龄较早 ,具有特殊的惊厥形式。脑电图是诊断婴儿痉挛症的可靠依据 [1] 。现将我院 1 999年 1月至 2 0 0 0年 4月临床诊断为婴儿痉挛症的临床与脑电图结果分析如下。1　资　料1 .1　病例本组 40例中 ,男 2 7例 ,女 1 3例 ,年龄为 3个月至 3岁半 ,其中 <6个月 1 1例 ,6～ 1 2个月 1 5例 ,1～ 3岁 5例 ,大于 3岁 9例。病因 :本组病例出生时有不同程度的窒息史为 2 5例 ,近亲婚配为 2例 ,小头畸形为 1例 ,不明原因有 1 2例。主要临床症状为 :点头屈曲痉挛 1 4例 ,全身强直阵挛发作 1 1例 ,惊恐发作 2…     

一种高分辨率时频分析方法用于痫样脑电波识别的研究

痫样脑电波的自动识别，对于临床癫痫诊断和长时间的脑电监护具有重要的价值。文章在对一种高分辨率的时频分析方法－离散Ｇａｂｏｒ谱分解研究的基础上，对２０例癫痫患者的临床脑电信号进行了分析研究，从这些脑电信号的时频说待高线图上，得到了易于自动识别棘波和棘慢复合波的特征。     

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.     

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。     

基于脑电信号的手指动作识别

分类识别技术在脑-机接口的研究中占有重要地位,本文基于在事件相关脑电图中,存在的运动感觉皮层脑电位下降和事件相关非同步现象,运用了一种基于共空域子空间分解的算法,对左右手指动作时的多通道脑电信号进行了特征提取。最后,根据提取的特征进行了手指动作的识别,在对三个人的脑电数据识别中,平均识别率达到了75.6%。     

自由意志源于脑电背景噪声

<正>自由意志源于脑电背景噪声人类可以不靠因果逻辑运算就能作出决策,尽管有时会决策错误。但自由选择的能力与对错无关,只是自由意志的体现。美国加州大学(UC)戴维斯分校心智与脑中心科学家的一项研究表明,人的自由意志可能来源于脑电背景噪声的随机波动。该中心博士后研究员杰西·柏格森解释说,"我们是如何独立于因果规律的制约而行事的?这表明脑中有一种随意的状态,能显著影响人们的意愿决策。"大脑有一个正常的"背景噪声"水平,是全脑波动的一种脑     

体位改变对兔定量药物脑电图的影响

为观察并比较体位改变对兔定量药物脑电图(QPEEG)各频段的影响,本文采用QPEEG功率谱分析技术,分析并比较清醒兔俯卧位和仰卧位各频段功率百分比的变化。结果发现,与俯卧位相比,仰卧位各脑区除β2频段功率百分比增大(P0.05,P0.01)外,其余各频段(δ、θ、α1、α2及β1)功率百分比的变化均不明显(P0.05)。所以,体位改变可能引起兔QPEEGβ2频段功率百分比的改变。     

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。     

神经电生理技术在意识障碍患者分类诊断中的应用

部分意识障碍患者存在隐匿意识,仅依靠标准行为量表进行诊断误诊率较高,如何精确地分类诊断是临床所面临的巨大挑战.借助电生理技术将显著提高隐匿意识的检出率,为制定临床干预决策打下夯实基础.文章围绕中枢与周围神经电生理技术在意识障碍领域分类诊断中的应用,以敏感性等指标为主要结论,梳理应用潜力较大的范式与分析方法,便于临床工作者使用与推广.