儿童失神癫痫发作期脑电信号子波熵分析

本研究采用脑电信号的整体子波熵和分尺度子波熵研究脑电信号的信息复杂性,探索儿童失神癫痫(CAE)发作的动力学机制。研究采集儿童失神癫痫患者及正常对照的脑电信号;采用连续子波变换提取脑电信号的时频特征;采用子波功率谱分析提取分尺度功率谱特征;根据分尺度功率谱计算整体子波熵和分尺度子波熵,分析整体子波熵和分尺度子波熵随CAE发作的时间演变过程,并与正常对照进行比较。结果显示:CAE患者发作期脑电信号的整体子波熵显著低于正常对照组,也低于发作间期。CAE发作时第12尺度(对应中心频率3 Hz)的分尺度子波熵显著高于正常对照,α频带(中心频率10 Hz)脑电节律的子波熵明显低于正常对照。脑电信号整体子波熵可以反映脑电信号的复杂程度,CAE发作时脑电信号的信息复杂度明显降低。子波熵降低有可能成为癫痫发作的特征神经电生理参数,为癫痫发作的神经调控技术的研究提供依据。     

卡马西平对癫痫病人脑电背景活动影响的初步研究

目的：观察癫痫病人应用卡马西平（ＣＢＺ）治疗前后脑电背景活动的变化情况。方法：对３０例癫痫病人给予单一卡马西平治疗，比较服药前、服药３０天后的脑电活动。结果：服药后总功率和α、β、θ、δ各频段的绝对功率变化不明显，α、β、δ频段相对功率变化也不明显，而θ相对功率较用药前显著增加，其增加值与血ＣＢＺ、ＣＢＺ—Ｅ浓度呈正向线性关系。结论：脑电背景活动不能作为卡马西平治疗有效的一种指标。     

癫痫脑电的双谱特性研究

双谱分析对于分析处理非高斯、非线性随机信号具有明显优点.脑电信号被认为具有非高斯、非线性的特性.本文对不同发作阶段癫痫患者的脑电信号进行双谱估计,进而研究不同生理条件下脑电的双谱特性.结果表明,不同发作阶段时癫痫脑电信号的高斯偏离程度明显不同,其中双相干系数能够区分不同发作阶段脑电的信号特征,有望成为临床监护和预报癫痫发作的一个指标.     

脑外伤及胚脑移植患者脑电地形图观察

目的：探讨脑电地形图在脑外伤和胚脑移植病人临床价值。方法：应用NDC-200型脑电地形图仪对临床颅脑外伤患者及胚脑移植患者进行脑电信号检测和脑电功率谱分析。结果：脑外伤患者损伤侧病理性δ波和θ波的绝对功率值和相对功率值均明显地高于健侧和对照组；但经胚脑移植后，随着临床症状的改善，上述现象明显恢复并与正常对照组接近。结合在鼠脑额叶皮层损伤后进行胚脑移植的脑电地形图资料及形态学观察证实脑电地形图有改善的大鼠均有移植区存活良好的佐证。结论：脑电地形图能准确地定性，定量和定位反映脑功能状态的改变，并且可作为中枢神经系统再生功能测试手段之一。     

癫痫的三维脑电地形图的应用探讨

对63例癫痫患者进行三维脑电地形图检查,异常率为80.9％,局灶性功率增高为68.62％,其中异常率最高为局灶性较低(92.3％)和全身强直阵挛较低(86.62％)。局灶性发作者83.33％表现为局灶性功率增高。颞叶癫痫加蝶骨电极后能清楚显示颞区高功率灶,有助于诊断。CT异常者三维脑电地形图均有异常,且69.23％局灶功率增高区域与CT灶基本相符合,说明三维脑电地形图有助于癫痫的定位诊断。     

糖尿病性癫痫脑电地形图分析

本文报告32例糖尿病性癫痫和100例正常个体脑电地形图检测结果,异常率53.1％。显示慢波功率值增高,α波慢化或功率值降低。并与脑电图作对比,两者有显著性差异(P<0.01)。脑电地形图对糖尿病性癫痫的临床诊断,是一种客观而有价值的检查方法。     

癫痫发作早期Video—EEG监测的临床价值

目的：探讨Video-EEG监测癫痫发作早期脑电变化的临床应用价值。方法：对96例临床确诊的癫痫患者进行发作早期Video-EEG监测并分析其结果。结果：共监测到32例癫痫发作（33％），其中全身性癫痫4例；颞叶癫痫16例，颞外癫痫12例。发作早期脑电异常主要分快活动、慢活动及快慢混合活动三大类。根据发作早期脑电变化，23例（72％）作出定位诊断。结论：癫痫发作早期脑电图脑电变化对致痫灶的定位（定侧）诊断有重要价值。     

基于脑电棘波频次的癫痫发作预测算法

癫痫发作预测是近年来在神经科学领域中备受关注的课题.预测癫痫发作可以使医护人员或患者提前采取有效措施来预防和控制癫痫发作,在临床上具有重要意义.棘波是最基本的阵发性异常脑电活动,在分析和统计癫痫发作前期和发作期棘波频次不同表现的基础上,首次提出一种基于脑电棘波频次的癫痫预测算法.对脑电进行滤波以去掉高频干扰后,采用形态学滤波器检测脑电棘波数目,并计算各段脑电中棘波出现的频次,最后根据棘波频次的变化预测癫痫的发作.采用本算法对21例癫痫患者长程颅内脑电进行癫痫预测,准确率达到74.7％,每小时错误预测次数仅为0.111次.结果表明,所提出算法能够有效地预测癫痫发作.     

基于匹配追踪的癫痫脑电信号的时频分析

目的 鉴于匹配追踪算法具有良好的参数化描述特性,应用匹配追踪算法研究癫痫脑电的时频分布特征.方法 通过仿真算例,将匹配追踪算法与短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布结果进行比较,验证该方法的频率分辨率高及参数化表征的优越性;应用上述3种方法对癫痫脑电和正常脑电进行时频分析,研究癫痫异常放电在时频平面的表现.结果 仿真结果表明基于匹配追踪算法能得到较好的时频分布;对癫痫脑电和正常脑电进行时频分析,癫痫脑电和正常脑电在时频平面上存在明显的差异.结论 基于匹配追踪的时频分析方法,能够更好地揭示脑电类非平稳信号的特征.     

安定引起癫痫患者EEGβ功率变化的定量研究

在84例癫痫病人中,利用频谱分析技术,对安定引起β功率增加的百分比(PDICB)及其影响因素进行探讨。发现癫痫患者PDICB显著低于正常对照;顽固性癫痫EEG有异常、伴脑结构损害及CPS或GTCS患者,PDICB增加更少;发作愈频、病程愈长,PDICB增加愈少;AED可影响PDICB。表明BZD引起快波脑电活动增加的特性与其在CNS发挥作用所必需的GABA递质有密切关系。癫痫患者中PDICB减少可能与脑功能异常,尤是GABA神经机制异常有关。     

癫痫病人发作间期脑电背景活动的地形图分析

采用脑电地形图分析技术,以33例健康成人作对照,对92例成年癫痫病人发作间期脑电图背景活动进行定量分析。并与脑电目测分析、CT、临床表现进行对比,脑电地形图分析的频域范围为1～30Hz。结果表明:癫痫病人发作间期脑电图背景活动可表现δ、θ、δ+θ/α+β活动局灶增强;脑电地形图在反映局灶性改变方面较目测EEG分析敏感。其所示病变部位与CT、临床定位大多数符合,可用来对病灶进行定位定侧。     

视频脑电监测与动态脑电图监测技术对癫癎的分析和诊断

目的：探讨视频脑电监测与动态脑电监测对癫痫的诊断意义。方法：对临床诊为癫痫200例患儿，进行了24h视频脑电监测和动态脑电图监测。结果：在200例拟诊为癫痫患儿中，视频脑电监测异常者132例（66％），24h动态脑电监测异常者121例（60．5％）。结论：视频脑电监测比动态脑电监测对癫痫的诊断更准确。     

脑电监测美解眠诱发癫痫发作的护理

目的提供脑电监测美解眠诱发癫痫发作过程的安全护理,保证脑电监测质量,确定癫痫病灶。方法脑电监测前对患者进行心理评估,对患者应用抗癫痫药物干预,做好脑电监测过程中癫痫发作时各种护理措施。结果18例患者脑电监测美解眠诱发癫痫发作,抢救工作准备充分,护理措施得当,监测医生和护士密切配合,既描记癫痫病灶,又安全度过癫痫发作过程。结论癫痫发作时监测护士和医生密切配合,做好各项护理措施,是患者平安度过脑电监测癫痫发作期的重要保证。     

脑电功率谱分析在静吸复合麻醉中的应用

脑电功率谱分析在静吸复合麻醉中的应用李军，杨晋祥随着微机和显示技术的发展以及功率谱技术的应用［１］，使脑电监测作为麻醉深度监测的研究重又兴起［２］。我们在静吸复合麻醉中采用了脑电功率谱分析（ＰＳＡ），现将结果报告如下。１临床资料３０例择期手术病人，均...     

基于1.5维谱的脑电非线性相位耦合分析

应用随机信号的1.5维谱分析脑电信号,旨在克服脑电功率谱分析的缺陷,同时保留高阶谱分析的优良特性。对五种不同思维状态(放松、启发式写信、两位数乘、数字擦除重绘、三维旋转)下的脑电进行1.5维谱分析,并对分析结果作了初步的讨论。分析显示,所有脑电均出现明显的平方相位耦合结构,但在不同思维状态下的脑电平方相位结构存在明显的差异,结果表明相位耦合信息可能为研究脑电提供新的途径。     

基于改进的k-最近邻网络的癫痫脑电信号分析

当前复杂网络的研究已经成为脑电信号研究的热点。因为脑电网络产生的时间序列保存了网络结点信息,因此研究网络产生的时间序列同样能够达到研究癫痫脑电信号的目的。基于此,本文提出了一种基于改进的k-最近邻网络产生时间序列来分析癫痫脑电信号的方法。研究结果表明,研究网络产生的时间序列的功率谱比直接研究原始癫痫脑电信号的功率谱更容易区分正常人和癫痫患者。此外,研究改进的k-最近邻网络的聚类系数也能区分正常人和癫痫患者。通过本文研究结果,期望能够为癫痫研究及其今后的临床诊断提供相关参考依据。     

动态脑电图对癫痫诊断和鉴别诊断的意义

癫痫是以反复癫痫发作为特征的慢性神经系统疾病或综合症,可由遗传因素、多种神经系统疾病及全身性疾病引起.癫痫发作是脑内神经元阵发性异常超同步化脑电活动的临床表现.这种异常电活动可通过头皮脑电图或颅内脑电图记录到,称为癫痫样放电.常规脑电图检查痫样放电检出率较低.2005年9月至2008年10月,我们对120例癫痫患者和65例非癫痫发作性疾病患者作了常规脑电图(REEG)和动态脑电图(AEEG)的对比研究,以探讨AEEG在癫痫诊断和鉴别诊断中的价值,现报告如下.     

癫痫脑电信号的奇异性研究

基于小波变换模极大值在多尺度上的变化,研究了癫痫脑电的奇异性,并用Lipschitz指数来表征.提出了一种高阶统计的方法来研究癫痫脑电的高阶奇异谱特征,并和健康脑电进行比较.实验结果表明,癫痫脑电的Lipschitz指数和高阶奇异谱与健康脑电相比存在明显的差异,说明该方法对研究脑电是有效的.     

基于小波多尺度分析和极限学习机的癫痫脑电分类算法

癫痫脑电的自动分类对于癫痫的诊断和治疗具有重要意义。本文提出了一种基于小波多尺度分析和极限学习机的癫痫脑电分类方法。首先,利用小波多尺度分析对原始脑电信号进行多尺度分解,提取出不同频段的脑电信号。然后采用Hurst指数和样本熵两种非线性方法对原始脑电信号和小波多尺度分解得到的不同频段脑电信号进行特征提取。最后,将得到的特征向量输入到极限学习机中,实现癫痫脑电分类的目的。本文采用的方法在区分癫痫发作期和发作间期时取得了99.5%的分类准确率。结果表明,本方法在癫痫的诊断和治疗中具有很好的应用前景。     

癫痫病人脑波频率成分变化的生理意义

研究对象分为正常人组26例,间歇期癫痫病人114例,着重分析其中33例20岁以上CT扫描正常(18例)或异常(15例)而脑电地形图异常的病人的脑电频率变化特征。结果显示δ、θ频阈功率值增高的程度并不与脑功能损害的程度成正比,因此不宜作为判断有结构性脑损害存在的依据,而脑波快成份的减少的程度似与脑功能或脑实质损害的程度的关系更为密切,α_1功率值增高程度也似有一定关系。有相当数量无结构异常的癫痫病人会因反复的癫痫发作或各种因素的影响使其脑的功能性损害演变为结构性异常水平。