基于ECoG的运动想象分类

目的 以两种运动想象任务下采集的64导ECoG信号为训练样本，识别几天后重复进行的运动想象任务。方法 以动作感知皮层区脑电图（ECoG）的μ节律（8Hz-13Hz频段）功率谱为特征。通过手工比较功率谱的差异显著性，从64导中粗选出11导最明显的信号。再用共同空间特征法（CSP）滤波提高信噪比，使信号从11维降到8维。采用K近邻分类器进行分类识别，其中依据交叉验证法得到最佳的近邻值。结果 测试样本的预测精度达到94％。结论 利用动作感知皮层区脑电μ节律能较好识别对应的特定（想象）运动；共同空间特征法滤波可以有效提高信噪比；只要预处理、特征抽取及分类得当，时间间隔和实验误差等因素对运动想象识别的影响不大。     

82例产后出血分析

产后出血是产科常见病,是危及产妇生命的主要原因之一。为了提高妇女保健工作质量,降低孕     

睡眠生理参数的去趋势波动分析

去趋势波动分析(DFA)适宜于研究各类非稳态时间序列的长程幂函数相关性。我们采用DFA方法分析脑电、心电RR间期序列和搏出量等睡眠生理参数,计算定标指数α,研究各睡眠阶段的特点。实验结果显示,各睡眠阶段的α值具有明显的差异,脑电和搏出量信号的规律相似,α随睡眠加深而增大,而RR间期序列的规律则相反,α随睡眠加深而减小。表明DFA在生理参数分析中具有良好的应用价值。     

孕妇自我监护的方法及意义：附100例监护报告

随着围产期医学的发展,广大孕产妇自我保健意识不断提高。如何发挥家庭在围产期保健中的作用,开展孕妇自我监护,是我院近几年来研究的课题。我院产科门诊自1990年以来进行了孕妇自我监护的探索,现进行总结分析,报告如下。1 资料 来源于1990～1996年我院产科门诊孕满28周,无高危因素,自愿接受自我监护的孕妇100例做为监护组。随机抽样同等条件100例孕妇为对照