脑电图论文发表过什么内容

来源:期刊VIP网所属分类:论文期刊百科发布时间:2021-12-04浏览:

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脑电图论文

  脑电图监测对急性脑梗死继发癫痫的临床应用价值

  摘要:目的:探讨脑电图对急性脑梗死继发癫痫的临床应用价值。方法:回顾分析2019年1月—2020年12月我院收治的急性脑梗死患者152例,对72例急性脑梗死继发癫痫患者和80例急性脑梗死患者的脑电图进行分析,分别设为观察组与对照组,比较两组脑电图的特点与差异。结果:观察组脑电图异常率72.22%显著高于对照组的43.75%(P <0.05)。观察组中皮层梗死患者和皮层下梗死患者的脑电图癫痫样放电检出率为分别为76.19%和26.67%,差异有统计学意义(P <0.05)。观察组脑电图改变形式为局灶性异常者和广泛性异常者的比例均显著高于对照组(P <0.05);改变形式为界线者的比例与对照组无显著差异(P> 0.05)。结论:观察组脑电图异常率和异常程度均显著高于对照组;皮质区病灶的脑电图癫痫样放电检出率显著高于非皮质区病灶。

  丙泊酚药物浓度对意识状态相关脑电图特征影响的研究

  摘要:目的探索对丙泊酚药物浓度和意识状态改变敏感的脑功能特征。方法选择拟行胸腹部手术治疗的男性患者6例, 对所有患者使用靶控输注设备进行丙泊酚输注, 初始药物浓度设置为1.0 mg/L, 然后每6 min增加0.2 mg/L, 直到患者达到无意识状态。同时, 采集患者的脑电信号。将采集的脑电信号进行预处理并提取脑功能特征。构建药物浓度相同、意识状态不同和意识状态相同、药物浓度相同两个数据集, 并使用线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)、逻辑回归(logistic regression, LR)和支持向量机(support vector machine, SVM)3种机器学习算法模型在不同的数据集上进行分类分析。

  基于脑电图的无创脑机接口的临床应用进展

  摘要:脑机接口(BCI)技术是指在人脑与计算机或其他电子设备之间建立全新的直接控制通道,实现脑与外界环境的交互控制。BCI是综合了神经科学、信号检测、信号处理、模式识别等学科的交叉技术,可使严重神经损伤的患者重新与外界互动,提高患者的生活质量。目前,基于脑电图的无创BCI技术在临床上主要应用于意识障碍检测诊断、辅助性功能替代及神经康复治疗3个方面。相信随着技术的发展,BCI将作为人工智能融合的重要桥梁为神经康复领域带来重大突破。

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