大鼠癫痫模型脑电信息的非线性分析

为了探索应用非线性动力学理论进行癫痫疾病预报的新方法，采用非线性动力学指标：近似熵和相关维对大鼠癫痫发作过程的整个脑电信号进行分析研究。结果显示癫痫发作时，脑电信号的近似熵和相关维明显低于发作前和发作后，这表明了癫痫发作过程脑电信号复杂度的变化规律；而癫痫发作前又是一特殊的阶段，其脑电信号的复杂度已开始降低，但发作症状尚未出现。因此运用非线性动力学方法对癫痫发作至少在短期内可预报。     

脑电的非线性动力学高维持性及研究现状与展望

８０年代以来,脑电（ＥＥＧ）一直被视为低维混沌信号,关于脑电混沌性的检验及对其低飨混沌性的质疑,是近年来国际学术界的研究热点。目前的研究基础上论证了ＥＥＧ的非线性和混沌性,却否定了它是源于低维的混沌系统。因此,用经曲的低维混沌算法云分析研究高维ＥＥＧ的适用性和适用条件,必须进行探讨和论证。本文简要介绍了近年来的研究现状,其中着重介绍了ＥＥＧ低维简化模型法,最后展望了研究的发展前景。     

发作间期癫痫患者脑电非线性分析

目的：通过比较癫痫发作间期不同发作类型患者与正常对照组之间脑电非线性特点,探讨非线性脑电图在发作间期癫痫患者脑功能评价中的意义及应用价值。方法：对发作间期36例癫痫发作患者（其中2i例强直阵挛发作患者和15例复杂部分性发作）和32例健康对照组分别行安静闭眼、闭眼心算、安静睁眼3种脑功能活动状态下的脑电图检查,经专门软件采样处理得出相应的关联维数、近似熵并加以分析。结果：强直阵挛发作组不同脑功能活动状态下关联维数、近似熵与健康对照组相比在安静闭眼、闭眼心算、安静睁眼状态下均无明显差异,复杂部分性发作组与健康对照组相比在安静闭眼状态下于额、顶、颞叶相关导联的关联维数、近似熵下降,闭眼心算状态下近似熵在顶叶、颞叶导联下降。结论：脑电图之关联维数、近似熵有助于评价不同癫痫发作类型患者发作间期的脑功能状态。     

非线性脑电分析在癫痫诊治中的应用进展

人脑为一复杂的非线性系统，脑电活动随时间变化而动态变化，且会随时受到诸如警觉水平、环境刺激、内在心理活动及认知活动等因素的影响。脑电活动的这种非线性特征使得传统的线性分析方法具有一定的局限性。近年人们将非线性分析方法引入脑电图的定量分析方面，用来研究脑电活动复杂的变化规律。本文为了阐明这种新的非线性脑电分析法在癫痫研究方面具有的巨大潜力，     

脑电的非线性动力学研究中的问题和进展

本文对近年来国外在脑电的非线性动力学研究中提出的问题进行了综述 ,内容涉及了脑电的非线性的证明 ,脑电不是低维的混沌 ,以及传统的脑电混沌参数估算中的主要弊病等。文中也介绍了针对以上问题的最新研究进展。     

自发脑电Alpha节律的非线性动力学特性研究

针对正常对照组和精神分裂症病人自发脑电．从三个角度获取了alpha节律波．并对其非线性进行了检验。结果表明，无论是对照组还是病人组的alpha节律都不具有典型的非线性特征，提示对脑电节律的研究不能盲目采用非线性动力学中的相关理论t要将传统临床研究和信号处理领域有机地结合起来，才能得出有实际意义的结论。     

脑电的非线性动力学高维特性及研究现状与展望

80年代以来 ,脑电 (EEG)一直被视为低维混沌信号 ,关于脑电混沌性的检验及对其低维混沌性的质疑 ,是近年来国际学术界的研究热点。目前的研究基本上认证了 EEG的非线性和混沌性 ,却否定了它是源于低维的混沌系统。因此 ,用经典的低维混沌理论和算法去分析研究高维 EEG的适用性和适用条件 ,必须进行探讨和论证。本文简要介绍了近年来的研究现状 ,其中着重介绍了EEG低维简化模型法 ,最后展望了研究的发展前景。     

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。     

三维脑电地形图对癫痫的诊断价值初探

报告３３例癫痫患者三维脑电地形图的检查结果，并与普通脑电图和二维脑电地形图对比。三种检查结果一致者为１６例（４８．５％）。仅三维脑电地形图与普通脑电图一致者为１７例（５１．５％），二维与普通脑电图不一致是因其显示范围扩大或不清７例（２１．２％），无法显示脑底地形图１０例（３０．３％）。三维脑电地形图利用计算机重组的仿真大脑模型，可向任意方向转动，提供了显示脑底地形图的可能。有外侧裂和中央沟作标志线，大脑各区分界清楚。利用时域分析对１００ｍｓ的数据作１６幅连续地形图显示尖波或棘波的发生与演变，有助于致痫灶的定位。     

睡眠脑电信号的非线性动力学分析

睡眠与健康、工作、学习等之间的关系甚为密切。由于脑电(EEG)是描述睡眠过程中最显著和最直观的信号,所以睡眠脑电是研究睡眠的重要且有用的工具。其中睡眠分期研究对评估睡眠质量重要。由于脑电活动自身的复杂性,因此采用非线性方法处理会有比较好的结果。本文简单介绍了睡眠与脑电的关系,重点介绍了几种非线性动力学方法,包括李亚普诺指数、复杂度、相关维数、近似熵等,并介绍了它们对睡眠脑电信号进行特征处理的情况,发现在不同的睡眠期,计算出的结果呈现一定的变化规律。     

利用多导脑电序列的非线性分析测评精神负荷

精神负荷的研究对于改善工作环境和提高工作效率有着重要的意义，脑电、心电、呼吸等生理参数分析可以作为测评精神负荷的重要手段。本研究针对多导脑电提出了一种基于时间延迟和序列相关性的多导信号相空间重构的非线性动力学分析方法。对仿真数据的研究表明这种重构方法在信号的确定性和相关维数计算中具有良好的性能。试验脑电数据的关联维数计算和精神负荷水平的变化具有很强的一致性。结果表明该方法适用于多导脑电序列的非线性分析并可作为测评精神负荷的重要依据。     

脑电信号的几个非线性动力学分析方法

作者讨论了目前常用的几个非线性动力学分析方法，包括Ｌｏｒｅｎｚ散点图，分维数、复杂度、ｙａｐｕｎｏｖ指数等，并将这些方法用于不同状态的脑电信号（睡眠、癫痫及正常状态）的分析。结果表明，利用这些方法确能将脑电信号的一些状态分开。     

改进G-P算法与睡眠脑电的关联维

脑电的非线性参数能有效表达大脑的不同生理状态,不同睡眠期脑电的关联维数不同.但用G- P算法求关联维数存在抗干扰能力较差、可靠性不稳定、运算量巨大等缺点.先对相空间进行奇异谱分析,进而对原始相空间进行旋转,使其成为正交的等效空间,然后再使用G- P算法.改进后的算法能有效地抑制噪声干扰,降低相空间规模,减少运算复杂性,在睡眠脑电的关联维数计算上效果良好.     

脑电信号分数维值的分析研究

深入研究了实现脑电信号分数维值计算的可行性 ,并分析了一些实例 ,研究了 4种状态下的分维特性和差异性 :(1)安静闭目 ;(2 )闭目计算 ;(3)安静睁眼 ;(4 )睁眼推理。结果表明 :用脑信号时间序列估计大脑混沌状态的分数维值 ,其结果是有意义的 ,而且它反映了脑区活动的一些规律 ,极有可能应用到临床上     

Non-linear dynamical analysis of multichannel EEG: Clinical applications in dementia and Parkinson's disease

The irregular, aperiodic character of the EEG is usually explained by a stochastic model. In this view the EEG is linearly filtered noise. According to chaos theory such irregular signals can also result from low dimensional deterministic chaos. In this case the underlying dynamics is nonlinear, and has only few effective degrees of freedom. In contrast, stochastic models are less efficient, because they require in principle infinite degrees of freedom. Chaotic dynamics in the EEG can be studied by calculating the correlation dimension (D2). Although it has become clear that D2 calculations alone cannot prove chaos, the D2 has potential value as an EEG diagnostic. In this study we investigated whether D2 could be used to discriminate EEGs from normal controls, demented patients and Parkinson patients. We have analyzed epochs (20 channels; 2.5 s) from 52 EEGs (20 controls; 15 patients with dementia; 17 patients with Parkinson's disease). Controls had a mean D2 of 6.5 (0.9); demented patients of 4.4 (1.5), and Parkinson patients of 5.3 (0.9). Both groups were significantly different from controls (p < 0.001). There was a significant positive correlation between D2 and relative power in the beta band (r=0.81) and a significant negative correlation between D2 and power in the delta (r=–0.60) and theta band (r=–0.37). These results suggest the possible usefulness of multichannel D2 estimations in a clinical setting.     

Why bother to spatially embed EEG? Comments on Pritchard et al., Psychophysiology, 33, 362–368, 1996

In a recent paper, Pritchard, Krieble, and Duke (Psychophysiology, 33, 362-368, 1996) studied the validity of spatial embedding of electroencephalographic (EEG) data and rejected this method in favor of time-delay embedding. The present paper describes the nonlinear characterization of brain dynamics using either spatial or time-delay embedding. We discuss the arguments published in Pritchard et al. (1996) and demonstrate that the spatial embedding cannot be rejected on this basis. We also point out the limitations of both spatial and time-delay embeddings related to the spatial extension and the high-dimensional dynamics of brain activity.     

HAI实验中EEG信号的非线性动力学研究

采用一维时间序列相空间重构技术和混沌的定量判据，对缺氧窒息而引起的中枢神经损伤（Hypoxic-Asphyxic Injury，HAl）实验中仔猪的脑电（Electroencephalogram，EEG）信号进行了分析与计算。通过对生理和损伤状态下仔猪EEG信号的相图、功率谱、关联维数和Lyapunov指数的对比研究，得出如下结论：（1）EEG的相图、功率谱、关联维数和Lyapunov指数反映了大脑的总体动态特征，它们可作为一种定量研究EEG的新方法进行脑损伤的早期诊断；（2）在正常的生理状态下EEG是混沌的，而在损伤状态下则趋于有序。     

应用相关维数法分析临床脑电信号的可行性研究

人们虽然在应用相关维数分析脑电信号的研究方面做了许多工作，但还未将此方法应用于临床脑电分析，作者通过对脑电信号和其替代信号的功率谱和混沌特性的研究表明，相关维数包含了功率谱未包含的信息。将此方法与目前临床检测中功率谱分析法相结合，将对大脑疾病诊断和脑疾定位诊断提供更多有用的信息，相关维数法可能成为临床脑电分析的新方法。