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脑电信号分析的实用符号动力学方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
符号动力学分析是脑电分析的一个新的研究方向,符号熵可以较好地反映非线性信号的复杂程度,具有简单、稳定的特点。本文提出了一种新的符号化方法——差分符号化,即在观测数据的切空间中进行符号动力学分析,并进一步比较了不同符号化参数对符号熵的影响。通过对不同生理状态下的脑电信号数据的对比分析表明,应用此方法可以显著地区分出正常与癫痫及睁眼与闭眼等病理及生理脑电信号的复杂度变化情况,对建立客观的脑电信号评价标准、准确进行定量分析具有重要的意义。 相似文献
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癫痫是大脑神经元异常放电所引起的常见神经系统疾病,其发作具有突然性和反复性特点,因此,提前预测发作以便对患者及时采取措施具有重要意义。本文引入符号动力学方法分析癫痫大鼠失神性发作时脑电(EEG)信号的特性,并对影响符号统计量的关键参数的选取进行讨论,计算癫痫发作不同时期EEG信号的符号熵和时间不可逆转性。研究发现正常发作间隙期,符号熵和时间不可逆转性指标值较大;从发作间隙期向发作期的转化阶段,即发作前期,二者明显减小;发作时维持较低水平。研究结果表明符号动力学方法能够揭示癫痫EEG动力学特征变化,符号熵和时间不可逆转性两个指标是表征癫痫发作不同阶段的敏感特征量,具有重要的潜在临床应用价值。 相似文献
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心血管的运动分析及符号描述 总被引:6,自引:0,他引:6
本文根据由造影图像序列提取出的心血管结构及运动参数,结合心脏解剖和运动的先验知识,对血管的形态和结构及其运动和变形进行定性的分析,包括血管的位置、运动的幅值和方向、运动形式等,并将分析结果采用符号表达,方便医生的观察和分析,为发现心脏的异常运动并确定其功能特性提供支持. 相似文献