脑Willis环前循环动脉瘤的虚拟解剖研究

目的通过VR技术观测脑Willis环及相关动脉瘤的解剖数据,研究动脉瘤的发生与Willis环变异的关系。方法采集前循环动脉瘤患者头颅CT薄层血管扫描影像资料,在立体三维空间内观测并分析动脉瘤的发生与脑Willis环解剖变异的关系。结果 50例患者共57个动脉瘤VR环境下完成重建,三维空间内清晰直观的显示动脉瘤的解剖细节;50例患者Willis环左侧ACA-A1平均管径明显大于右侧;前交通动脉瘤患者ACA-A2夹角为(141.6±19.79)°,非前交通患者夹角为(113.68±16.73)°;12例PCoA-AN患者有7例胚胎型PCA。结论脑血管形态学类型不同是动脉瘤形成的重要因素。VR虚拟解剖较传统尸体解剖相比,具有重复利用性强、避免破坏尸体标本及立体三维解剖研究等独特优势。     

虚拟现实视觉体验对脑功能网络的影响

随着虚拟现实(VR)技术的广泛应用和相关设备的迅速普及,长时间使用VR技术引起的脑疲劳问题受到广泛关注。本研究结合主观疲劳量表与脑电信号脑功能网络特征参数,研究VR技术引起的脑疲劳问题。随机选取16名健康受试者,同步采集观看相同题材的传统平面(TP)视频及VR视频时的脑电信号,观看视频前后填写主观疲劳量表,利用互相关方法对所采集到的脑电信号进行关联特性分析,构建两种视觉体验前后的脑功能网络,并从复杂网络的角度,对比分析平均度、平均聚类系数、平均路径长度、平均全局效率和"小世界"属性等脑网络特征参数。结果发现,观看视频后的量表分值均大于观看前,并且从主观感受上,受试者观看VR视频比观看TP视频更容易产生疲劳感;观看VR和TP视频后,脑网络互相关系数、平均度值、平均聚类系数和平均全局效率值均比观看视频前显著降低,平均路径长度值显著升高,"小世界"属性显著减小;并且相比观看TP视频,观看VR视频后脑网络特征参数变化量更大,且差异具有统计学意义(P <0.05)。通过本研究结果,或可为分析和评价VR视觉体验引发的脑疲劳提供理论依据和试验参考。     

高重力加速度及其模拟条件下脑电变化研究综述

高重力加速度及其模拟条件下脑电变化的相关研究在航空医学领域具有重要意义。本文综合介绍了飞行中＋Gz和离心机＋Gz作用、下体负压作用、不同程度缺氧、短暂意识丧失下的脑电变化特点及其相互之间的关系。国内外学者围绕＋Gz及其模拟条件下的脑电变化规律已取得一定研究成果,但在脑电的定量分析,以及利用脑电对＋Gz加速度引起的短暂意识丧失进行前驱预警等方面的研究尚待深入。本文为高重力加速度环境下的脑电变化特征研究提供重要参考依据,对探寻利用脑电预警高重力加速度引起的意识丧失具有现实意义。     

神经外科手术中脑电监测的应用

脑电活动是客观反映脑机能变化的客观指标，脑电活动有自发脑电和诱发脑电，随着科学技术的发展和进步，对自发脑电及诱发脑电的提取及处理有很大的发展，如自发脑电的提取已发展有动态脑电，数字化脑电，图像与脑电信号同步的数字化视频脑电，功能与形态结合的功能定位脑电。如视、听、体感，脑干听觉诱发电位，事件相关诱发电位等的提取均有专门的仪器，它们不仅用于科学研究近十余年已用于临床，尤其是用于神经外科手术中，     

基于虚拟现实的不同情绪视频下的脑电谱特性

目的 研究不同情绪类型的虚拟现实(virtual reality,VR)视频刺激下的脑电(electroencephalogram,EEG)特性,通过分析受试者观看VR视频时的EEG能量,探究不同情绪类型VR视频对受试者神经活动的影响.方法 首先制作3种情绪类型(正性、中性、负性)的VR视频,招募30名健康受试者(男15人,女15人),让他们观看这些视频,并完成情绪评价,同时采集他们观看任务时的8通道EEG信号.然后对EEG信号做预处理,包括滤波、去除坏导联及坏段、去除眼电成分、插值及重参考.对处理干净的信号通过小波变换进行分频,检测θ、α、β频带的信号能量.结果 正性和中性刺激下在全脑范围的各频带脑电能量都显著高于负性刺激;无论何种情绪的VR视频刺激,都表现出右半球的θ能量显著大于左半球的偏侧化现象,且额区和顶区的α能量都显著高于颞区.结论 VR情绪视频能有效诱发特定的情绪,且在VR情绪视频刺激下,存在显著的负性偏向,即负性VR刺激下表现出与正性和中性VR刺激不同的脑电谱特性,表明VR下负性情绪对大脑活动影响的特异性.     

动态因果模型在脑网络研究中的应用进展

大脑各功能区之间的有效连接是脑科学研究领域的一个重要内容.研究在不同情形下相关脑区之间有效连接所构成的大脑网络,对于全面理解大脑的功能机制,治疗各种与大脑相关疾病,开发脑功能具有重要意义.动态因果模型是一种分析大脑有效连接的优势方法.结合功能性磁共振成像、脑电、近红外脑功能成像等3种检测技术,综述动态因果模型的相关研究...     

脑电图微状态分析及应用研究进展EI北大核心

脑电信号具有高时间分辨率的特征,各类脑电信号分析方法近年来发展迅速。脑电微状态分析方法能够研究毫秒级范围内的大脑变化,同时也可呈现脑电信号在拓扑层面上的分布,从而反映全脑的不连续和非线性特征。经历三十多年的丰富和完善,脑电微状态分析已经渗透到脑科学相关的多个研究领域。本文总结了脑电微状态分析方法的基本原理,系统阐述了微状态特征参数改变、微状态与脑功能网络的关系以及微状态特征提取与分类在脑疾病和脑认知方面的主要应用进展,期望能够为该领域的研究人员提供一定的参考。     

一种基于皮层成像的自动眼电伪迹去除方法

脑电信号十分微弱,并且特别容易受到眼电的干扰.这些干扰给阅读和分析脑电信号带来了很大的困难,因此自动消除眼电对脑电的干扰一直是研究人员重视的问题.本研究提出一种基于皮层成像的自动眼电伪迹去除方法,对于已经完成滤波的脑电数据段,通过设立阈值的方法识别伪迹,利用基于相关系数的眼电伪迹识别算法标记眼电伪迹数据段,然后通过结合脑电信号时空信息的、基于皮层成像技术的眼电伪迹处理方法(CAST),处理已经标记好的眼电伪迹数据段,并通过真实的事件相关电位数据验证了方法的有效性.验证结果表明,此方法能够实现眼电伪迹的自动识别和去除,去除伪迹后的信号与原始无眼电伪迹的标准信号之间的相关系数为0.953 7±0.042 3.     

脑电同步性分析在癫痫机制研究中的应用

脑电相位同步性是研究癫痫超同步放电机制的方向之一。介绍了应用Hilbert变换提取脑电的瞬时相位的方法,分析脑电相位同步性的互相关法、互信息法和同步指数法,以及脑电信号的小波变换,综述了以上方法在癫痫发作的超同步放电机制研究中的应用。     

脑电同步性分析在癫痫机制研究中的应用

脑电相位同步性是研究癫痫超同步放电机制的方向之一。介绍了应用Hilbert变换提取脑电的瞬时相位的方法，分析脑电相位同步性的互相关法、互信息法和同步指数法，以及脑电信号的小波变换，综述了以上方法在癫痫发作的超同步放电机制研究中的应用。     

头皮脑电重测信度的研究进展

近年来,许多研究应用头皮脑电探讨心理过程的认知神经机制,相关研究高度重视脑电信号的重测信度。基于脑电图开发评估人脑功能的实验方法,是否具有高重测信度备受关注。综述脑电重测信度的主要影响因素,关注脑电基础实验流程对重测信度的影响,为此,首先介绍脑电重测信度的常用测量方法;其次概述该领域实验方法的研究进展,包括实验设计、数据处理、特征选择和被试群体构建等,其中重点阐述脑电数据分析方法对重测信度的影响,揭示提高脑电信号信噪比和建立标准化预处理流程是改善脑电重测信度的重要途径;最后,从实验范式和特征/指标的选择上提出了提高脑电研究重测信度的途径,并展望了脑电重测研究的发展前景。     

模拟脑电节律的调制磁场对中缝核神经元放电影响的研究

用数值计算和动物实验的方法研究模拟脑电节律的调制磁场对与睡眠有关的中缝核神经元放电的影响 ,从而探讨其对睡眠的影响。通过数字仿真 ,研究了神经纤维对调制磁场刺激作用的响应特性 ,发现了神经纤维具有对低频调制包络信号响应敏感 ,对高频载波不响应的特性。依据睡眠全过程脑电节律的变化 ,研制了模拟 EEG信号发生器。采用高频磁脉冲作为载波调制模拟脑电节律信号 ,用所得的调制磁场诱导兔脑 ,观察磁刺激对中缝核5 -羟色胺能神经元放电的影响。动物实验结果表明 ,中缝核经磁刺激后放电频率发生显著改变 ,其放电变慢。这说明磁刺激能抑制 5 -羟色胺能神经元神经电活动水平 ,将为改善失眠症提供新的途径     

生物反馈训练后癫痫患者脑电相关维数变化的分析

研究生物反馈训练对难治性癫痫患者脑电相关维数的影响。以21例难治性癫痫患者为研究对象,强化患者12~15 Hz的感觉运动节律波,抑制4~8 Hz的θ波。经过一定疗程的反馈治疗后,其中6例癫痫症状有明显改善且跟踪采集了脑电记录的病例,其16导联处的脑电相关维数均有不同程度的增加,尤其以训练点C4附近前脑区的脑电相关维数增加更加显著,表明脑电生物反馈治疗有助于皮层神经元群体电生理活动向更加混沌的状态转化,从而改善癫痫病态症状。相关维数可以通过表征大脑生理状态的改变,用于脑电生物反馈治疗效果的评价。     

人工神经网络在脑电分析中的应用

人工神经网络是脑电分析研究中适用的新工具和技术。本结合神经网络在脑电分析中的应用，着重归纳出其中的几项比较关键，即神经网络输入数据的形式、神经网络训练样本的选取、神经网络的学习方式和神经网络用于认知问题研究等。     

颅内肿瘤之脑电地形图与脑CT对比研究

本文报告了颅内肿瘤之脑电地形图与脑CT的对比研究。介绍了颅内的脑电地形图改变,对脑电地形图与脑CT在颅内肿癌诊断上的应用进行了对比。进一步讨论了脑电地形图在颅内肿瘤中的临床应用价值。     

睡眠脑电的研究

睡眠脑电是研究睡眠的重要且有力的工具。本文在阐述睡眠与脑电关系的基础上，着重论述了非线性方法：人工神经网络、混沌与分形及复杂性在睡眠脑电研究中的应用。     

急性脑血管病之脑电地形图与脑CT对比研究

本文报告了急性脑血管病的脑电地形图与脑CT的对比研究。介绍了急性脑血管病的脑电地形图改变,对脑电地形图与脑CT在急性脑血管病诊断上的优劣进行了对比,进一步讨论了脑电地形图在急性脑血管病中的临床应用价值。     

意识任务识别中事件相关脑电的时频域信息熵表达

事件相关脑电的量化表征对于研究意识任务识别和认识大脑思维机制具有重要意义.本研究对左右手想象意识任务的脑电信号进行小波包分析,提取出时频域信息熵用来表征事件相关脑电的变化;进而,分析了时频域信息熵特征的事件相关去同步/同步的变化时程,应用互信息评价时频域信息熵对事件相关脑电的表征能力,将相同步理论应用于导联间的脑电信号分析;设计时变线性分类器实现左右手想象运动意识任务识别,获得了满意的结果,最小分类错误率为9%.结果表明,时频域信息熵与频带能量具有一致的变化时程;时频域信息熵具有比频带能量更好的分离性,是事件相关去同步,同步的一个敏感的量化参数;时频域信息熵结合相同步相干性指数.能够提供更多反映大脑意识任务的状态信息.     

人工神经网络在脑电分析中的应用

人工神经网络是脑电分析研究中适用的新工具和技术。本文结合神经网络在脑电分析中的应用，着重归纳出其中的几项比较关键问题，即神经网络输入数据的形式、神经网络训练样本的选取、神经网络的学习方式和神经网络用于认知问题研究等。     

THE STUDY APPLIED ON BA IN DIAGNOSIS OF CEREBRAL ARTERIOSCLEROSIS

目的:探讨脑电地形图在脑动脉硬化诊断中的应用价值。方法:90例脑动脉硬化患者进行了脑电地形图及脑CT检查,并两者进行了对比。结果:90例脑动脉硬化患者的脑电地形图改变是明显的,与脑CT对比有显著差异,P0.01。结论:脑电地形图在脑动脉硬化患者诊断中有重要价值。