脑电图的临床应用

1875年,英国生理学家Carton以电极与电流计相连接方法,最早获得猫、猴、兔脑电活动特征。1924年,Berger氏通过头皮电极记录到人类脑电活动。1940年,记录笔开始用于脑电描计,成为直接永久性记录。1951年,我国开始将脑电图检查用于患者。20世纪60年代以来,脑电遥测技术、脑电诱发电位、及脑电地形图已广泛应用临床。脑电图的概念脑电图（Electroencephalograph,EEG）是通过电极记录下来的脑细胞群自发性、节律性电活动。脑波：脑细胞群自发性、节律性电活动。     

诱发电位地形图

诱发电位地形图是一种特殊的脑电地形图。一般所指的脑电地形图系患在闭目安静的情况下，避免了一切外界的刺激状态下收集的脑生物电信息而形成的脑电空间电位活动的地形图。诱发电位地形图是在给予特定条件的外加刺激(声，光，电)所收到的反应大脑在这种特定外来刺激下的空间电位变化称之为诱发电位脑电地形图。     

用自回归白化滤波器提取脑-机接口信号VEP

利用脑-计算机接口这种新颖的人-机交互模式构建一种脑控拼写装置,其主要问题是实时、准确地从头皮电极记录到的脑电背景信号中提取视觉诱发电位,以决定用户选择按键。由于在一个短时程内可以认为自发脑电是平稳的,利用靶刺激出现前记录到的非靶刺激信号计算自回归模型参数,构造一个白化滤波器,再将实时信号通过白化滤波器滤波,使自发脑电得以白化,然后采用小波分析方法滤除白噪信号。结果表明靶刺激信号更加突出,提高了后续模式分类的正确率。采用模拟自然阅读诱发模式使短时信号的平稳性得到了保障,利用白化滤波器去除自发脑电是可行的。     

麻醉与低温对诱发电位的影响──利用诱发电位对中枢神经系统功能进行监护

：脑电诱发电位可以用于监护低温手术和麻醉对病人中枢系统的影响，与脑电相比，诱发电位更具特异性。本文介绍了巴比妥盐和乙醚、环丙烷、一氧化氮等吸入类麻药对诱发电位的影响及低温对体感、视觉和听觉诱发电位的影响，并比较了各种诱发电位监护低温状态的效果。认为需要选用既能有效地反映麻醉状态又能有效地反映温度变化的诱发电位模式，以有效地利用诱发电位监护低温手术中的中枢神经系统功能。     

听觉诱发电位提取方法的研究与分析

论述了运用小波变换进行听觉诱发电佗单次提取的原理、方法和实验分析。结果表明，对单次试验信号，经小波变换及相关分析后，可从带自发脑电干扰的信号中提取诱发电位信号。小波变换分析方法与传统的叠加平均方法相比，可减少试验次数，缩短检测周期。     

小波变换及其在脑诱发电位分析中的应用

诱发脑是民是研究大脑高级神经过程的一个重要电信号。而从背景噪声中一次提取诱发电位具有非常重要的实用价值。本文介绍了新兴的不上波技术中多分辨率分析方法及其在诱发电位分析和提取中的应用。     

诱发脑电动态提取方法研究

诱发脑电波形的动态（单次）提取是生物医学信号处理领域的前沿课题，有很强的实用价值和理论意义。本着重归纳了近几年人们在诱发脑电动态提取工作中所采用的主要方法的基本原理和思路。     

诱发电位的非线性动态提取方法

以不同的潜伏期和幅度非线性迭加在自发脑电上的单次诱发电位，是诱发电位和自发脑电的一种可能的非线性组合。对诱发电位进行非线性动态提取是近年来备受关注而又十分困难的课题。本综述了三种非线性的诱发电位动态提取方法：自适应径向基函数神经网络方法、小波变换的非线性阈值系数方法以及模糊聚类方法，中着重介绍了以上方法的基本思路和典型应用实例。     

基于AAA-ICM技术的视觉闪光诱发电位单次提取新方法的仿真研究

目的:利用计算机仿真人体脑电背景信号和人视觉诱发电位信号,验证基于自参考、自相关、自适应干扰对消理论(AAA-ICM)的诱发电位单次提取新方法。材料与方法:用Delphi语言编程仿真脑电背景信号与视觉闪光诱发电位信号,实现AAA-ICM算法提取诱发电位信号,用信号的功率值及相关系数衡量提取效果。结果:仿真结果表明使用该方法,可以从带有强的自发脑电干扰信号中单次提取出诱发电位信号。结论:与传统的叠加平均提取方法相比,简化了提取方法,改善了提取质量。     

参数模型法提取单次诱发脑电

本文提出一种诱发脑电的参数模型处理方法,充分利用刺激前脑电(EEG)信号及迭加平均诱发电位信号,可得到单次诱发电位的无偏、最小方差估计,提高信噪比近15dB。用计算机仿真检验了模型的性能。用本文所提方法处理实际的听觉诱发脑电,得到了诱发脑电幅度与刺激强度的正相关结果,证实了在实际应用中的可靠性。     

磁场刺激诱发的动态脑电时空拓扑响应

本研究使用动态脑电时空拓扑图研究了磁场刺激诱发的脑电变化规律。结果表明，磁场刺激外周体躯感觉神经时，可以在大脑皮质相应投射区内记录到诱发反应电位。在该区的诱发脑电将在大脑皮层中按一定规律进行传播，即首先在皮质的相应投射区内产生诱发脑电位，然后这一诱发脑电位向同一半球的其它区域传播，再后传向大脑另一半球的皮层区。此研究对于揭示皮层诱发脑电的规律是很有意义的。     

精神分裂症脑电分析技术研究的进展

讨论了精神分裂症脑电分析技术,包括脑电图,脑诱发电位和脑电地形图在人的几种主要技术的研究进展和应用现状,并对其应用前景做了展望。     

诱发电位的非线性动态提取方法

以不同的潜伏期和幅度非线性迭加在自发脑电上的单次诱发电位 ,是诱发电位和自发脑电的一种可能的非线性组合。对诱发电位进行非线性动态提取是近年来备受关注而又十分困难的课题。本文综述了三种非线性的诱发电位动态提取方法 :自适应径向基函数神经网络方法、小波变换的非线性阈值系数方法以及模糊聚类方法 ,文中着重介绍了以上方法的基本思路和典型应用实例     

脑诱发电位诊断要点

脑诱发电位简称诱发电位(EP)。它是由外部特定刺激(如声、光等感觉刺激)所引起的微弱脑电变化。     

基于广义子空间法的脑电诱发电位单导少次提取

脑电诱发电位(EP)的单导少次提取一直是生物医学信号处理领域倍受关注的问题。本研究提出一种广义子空间法用于EP信号的单导少次提取问题中,实现对观测信号的滤波降噪得到EP信号在最小均方误差意义下的最佳估计。该算法的核心是首先利用投影矩阵将信号和噪声同时投影到系数空间,再根据观测信号和噪声的自相关矩阵得到系数加权矩阵,估计出信号的投影系数,最后利用重构矩阵进行重构得到期望的EP信号。仿真实验在不同初始信噪比条件下进行算法测试和性能分析,该算法较好地抑制了自发脑电的干扰,使信噪比获得了较大程度的提高。     

关联性负变及其相关脑电技术在临床医学中的应用

在20世纪，人类脑电活动研究的发展经过了以下三个主要阶段。即第一阶段自七十年前Berger发现了人类脑电波并发表了他的论文开始。第二阶段从1949年Dawson的工作开始，他记录并分析了人的脑诱发电位。第三阶段始于1964年，研究者开始应用可供利用的各种先进技术工具及方法，创立了关联性负变（contingent negative variation，CNV）。[第一段]     

单通道脑电信号中诱发电位的单次提取

我们正在构建一个脑控拼写装置，直接利用脑信号与计算机进行交互。在这种实时通信模式中，作为通信载体的特征脑信号淹没在自发的脑电背景中，不能采用常规的叠加平均方法来提取，而必须实现特征信号的单次识别。为使这种技术走出实验室，记录脑电的导联数应越少越好。我们采用独特的“模拟自然阅读”诱发模式，让被试从平滑移过小视窗的刺激符号串中识别靶刺激符号，以产生视觉诱发电位（VEP）。利用支持向量机方法，对三名被试位于导联Pz处EEG信号中的VEP进行了单次提取，正确识别率分别为92．1％、94．1％和91．5％，达到了较为满意的效果，为系统的实现打下了基础。     

脑电生理仪新进展

脑电地形图（BEAM）、脑诱发电位（BEP）和脑“Holter”是当前脑电生理临床检查的三种重要手段,为上述目的又发展了一系列科学仪器,并被世界各地同行迅速接纳.下面对这三种仪器作一简介. 一、脑电地形图仪来自不同记录通道的脑电图（EEG）信号经A/D变换数字化后,利用计算机对不同记录通道的数值作频域分析、时域分析、统计分析及对特殊波形处理后,转换为不同等级的灰阶,再以不同的彩色作脑电地形图（BEAM）显示在一个椭圆的平面上,此即二维脑电地形图.     

短潜伏期体觉诱发电位的研究

五十年代初Dawson所创立的平均迭加技术,通过提高信噪比方法,能在自发脑电的背景中提取有关的诱发反应。这项技术使我们有可能从人体的头皮上记录皮层诱发电位的短潜伏期成分。由于这是一种无刨伤性技术,可用于测定从外周到中枢神经系统的电活动,在临床检测中有明显的应用价值,所以已越来越引起临床神经生理工作者的兴趣和关注。在国外,对体觉诱发电位作为检查神经系统疾患的方法已进行了广泛的研究,特别是对短潜伏期     

基于自适应动态特征库的P300诱发脑电单次提取算法研究

目的 诱发电位的单次提取技术一直是脑电信息处理领域的难题之一,为进一步提高单次提取算法的时间准确性和特征精度,针对体感诱发脑电数据信噪比低、试次间参数变化大的特点,研究诱发脑电参数单次提取新算法,保留试次间诱发脑电的动态特性,并提高估计准确率.方法 基于小波滤波和多元线性分析技术,加入自适应动态特征库并由此提出的诱发脑电P300参数单次提取新方法.随机选取4组小波滤波(WF)后诱发脑电数据,分别叠加平均后进行主成分分析(PCA)组成特征库.单次提取时,针对每试次数据从特征库中选择与当次诱发脑电信号相关系数最高的成分作为自变量开展多元线性回归分析,由回归分析结构重构出单次诱发电位信号并自动提取潜伏期和幅值等关键特征.结果 与专家判定的基准数值相比,新算法预测的P300成分潜伏期与幅值参数更准确,两者的平均差值分别为(11.16±8.60) ms和(1.40±1.34)μV;与常用的叠加平均法结果亦更为接近,平均差值分别为(23.26±25.76) ms和(2.52±2.50) μV,新算法相比传统多元线性回归分析算法具有显著优势.结论 将动态更新的诱发脑电数据主成分样本库应用于小波滤波与多元线性回归方法,能有效保留单次诱发脑电数据中的动态特征,从而提升参数估计的准确率.