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基于GC特征和脑区频段Transformer模型的EEG情感识别
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作者 张睿 张雪英 +1 位作者 陈桂军 黄丽霞 《计算机工程》 北大核心 2025年第6期311-319,共9页
人的情感在发生变化时,不同通道间脑电图(EEG)信号会交互作用,且不同频段交互特征存在分脑区特性。为提取全脑交互性特征和充分捕获特征在不同脑区频段间依赖性,提出主对角线非0的格兰杰因果(GC)特征提取方法和分脑区分频段的Transforme... 人的情感在发生变化时,不同通道间脑电图(EEG)信号会交互作用,且不同频段交互特征存在分脑区特性。为提取全脑交互性特征和充分捕获特征在不同脑区频段间依赖性,提出主对角线非0的格兰杰因果(GC)特征提取方法和分脑区分频段的Transformer模型。首先,针对计算自身因果度量值时GC值为0的问题,通过改进GC算法,提取出EEG信号各通道非0的自身因果信息。然后,针对常用情感识别模型总是关注局部特性,缺乏全局视野的问题,根据不同频段下同脑区间存在关联的特点,对因果特征进行脑区频段划分,使用脑区频段Transformer模型将特征进行不同脑区不同频段特征间的依赖性和贡献捕获。在TYUT3.0数据集上的实验结果表明,在使用提出的脑区频段Transformer模型分类识别时,主对角线非0 GC矩阵相比于常用GC矩阵,平均识别准确率提升了约1.59百分点,说明了所提出特征的优越性;在使用提出的主对角线非0 GC矩阵作为特征时,提出的脑区频段Transformer模型平均准确率达到94.50%,较已有的模型平均识别准确率提升了1.89百分点,说明了脑区频段划分特征依赖性及全局融合思路的有效性。 展开更多
关键词 格兰杰因果 脑区 频段 Transformer模型 脑电图情感识别
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基于有效注意力和GAN结合的脑卒中EEG增强算法 被引量:1
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作者 王夙喆 张雪英 +2 位作者 陈晓玉 李凤莲 吴泽林 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期336-344,共9页
在基于脑电的卒中分类诊断任务中,以卷积神经网络为基础的深度模型得到广泛应用,但由于卒中类别病患样本数量少,导致数据集类别不平衡,降低了分类精度。现有的少数类数据增强方法大多采用生成对抗网络(GAN),生成效果一般,虽然可通过引... 在基于脑电的卒中分类诊断任务中,以卷积神经网络为基础的深度模型得到广泛应用,但由于卒中类别病患样本数量少,导致数据集类别不平衡,降低了分类精度。现有的少数类数据增强方法大多采用生成对抗网络(GAN),生成效果一般,虽然可通过引入缩放点乘注意力改善样本生成质量,但存储及运算代价往往较大。针对此问题,构建一种基于线性有效注意力的渐进式数据增强算法LESA-CGAN。首先,算法采用双层自编码条件生成对抗网络架构,分别进行脑电标签特征提取及脑电样本生成,并使生成过程逐层精细化;其次,通过在编码部分引入线性有效自注意力(LESA)模块,加强脑电的标签隐层特征提取,并降低网络整体的运算复杂度。消融与对比实验结果表明,在合理的编码层数与生成数据比例下,LESA-CGAN与其他基准方法相比计算资源占用较少,且在样本生成质量指标上实现了10%的性能提升,各频段生成的脑电特征样本均更加自然,同时将病患分类的准确率和敏感度提高到了98.85%和98.79%。 展开更多
关键词 脑卒中 脑电 生成对抗网络 自注意力机制 线性有效自注意力
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Intranasal ginsenoside Rb1 protects pentyl⁃enetetrazole-induced epileptic mice
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作者 LI Juan LIU Yu-shu +3 位作者 WANG Xi LIU Ying MA Qing TANG Min-ke 《中国药理学与毒理学杂志》 CAS 北大核心 2021年第9期673-673,共1页
OBJECTIVE To evaluate whether ginsenoside Rb1 has antiepileptic effects on pen⁃tylenetetrazole(PTZ)-induced epileptic mice via intranasal therapeutic administration.METHODS Rb1 monoclonal antibody was used to observe ... OBJECTIVE To evaluate whether ginsenoside Rb1 has antiepileptic effects on pen⁃tylenetetrazole(PTZ)-induced epileptic mice via intranasal therapeutic administration.METHODS Rb1 monoclonal antibody was used to observe the distribution of Rb120 mg·kg-1 in mouse brain tissues under different administration routes and to explore the feasibility of intranasal Rb1.PTZ was injected intraperitoneally into healthy ICR mice every 48 hours to construct a tonic-clonic epileptic model.Then Rb120 or 40 mg·kg-1 or valproate 300 mg·kg-1 or saline was administered intranasally for 30 d,and PTZ was continued every five days to imitate occa⁃sional convulsions in the clinic.Racine scale(RCS)and wireless electroencephalogram(EEG)monitoring were used to assess the presence and severity of seizure.Immunofluorescence(IF)was performed after drug treatment to evalu⁃ate the effect of Rb1 on brain neuron,microglia and astrocyte in epileptic mice.RESULTS Rb1 had specific binding with anti-Rb1 in the brain under different administration routes,and intrana⁃sal Rb1 was able to enter the brain and play a therapeutic role(P<0.01).PTZ-injured mice pre⁃sented body mass loss,higher seizure stage and shorter seizure latency.At the same time,epilep⁃tic waves,mainly spikes,were detected by wire⁃less EEG.Compared with PTZ group,intranasal Rb1 increased mice weight(P<0.01)and seizure latency(P<0.05),reduced seizure stage(P<0.01)and EEG spikes.In addition,Rb1 significantly reduced neuron loss(P<0.01)indicated by NeuN staining and decreased the number of acti⁃vated microglia(P<0.01)indicated by Iba-1 staining in the cortex and CA1 area of hippocam⁃pus.Moreover,Rb1 reduced the decrease of GLT-1 and GS expression(P<0.05)induced by PTZ.CONCLUTION Intranasal Rb1 has anti-epi⁃leptic effects on PTZ mice.Moreover,Intranasal Rb1 affects the functions of neurons,astrocytes and microglia through regulating the expression of GLT and GS in astrocytes,which may be related to its anti-epileptic effect. 展开更多
关键词 ginsenoside Rb1 antiepileptic effects epileptic mice PENTYLENETETRAZOLE wireless electroencephalogram
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抑郁症EEG诊断的类脑学习模型
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作者 曾昊辰 胡滨 关治洪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期157-164,共8页
抑郁症是一种全球性精神疾病,传统诊断方法主要依靠量表与医生的主观评估,无法有效识别症状,甚至存在误诊的风险。基于生理信号的深度学习辅助诊断有望改善传统缺乏生理学依据的方法。然而,传统深度学习方法依赖巨大算力,且大多是端到... 抑郁症是一种全球性精神疾病,传统诊断方法主要依靠量表与医生的主观评估,无法有效识别症状,甚至存在误诊的风险。基于生理信号的深度学习辅助诊断有望改善传统缺乏生理学依据的方法。然而,传统深度学习方法依赖巨大算力,且大多是端到端的网络学习。这些学习方法也缺乏生理可解释性,限制了辅助诊断临床应用。提出一种用于抑郁症脑电图(electroencephalogram,EEG)诊断的类脑学习模型,在功能层面,构建脉冲神经网络对抑郁症与健康个体进行分类,精度超过97.5%,相比深度卷积方法,脉冲方法降低了能耗;在结构层面,利用复杂网络建立脑连接的空间拓扑并分析其图特征,找出了抑郁症个体潜在的脑功能连接异常机制。 展开更多
关键词 类脑学习 脉冲神经网络 复杂网络特征 抑郁症 脑电图
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融合变分图自编码器与局部-全局图网络的认知负荷脑电识别模型 被引量:1
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作者 周天彤 郑妍琪 +2 位作者 魏韬 戴亚康 邹凌 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期1849-1857,共9页
针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图(EEG)信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器(VGAE)与局部-全局图网络(VLGGNet)的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学... 针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图(EEG)信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器(VGAE)与局部-全局图网络(VLGGNet)的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学习模块这2个部分组成。首先,使用时间学习模块通过多尺度时间卷积捕捉EEG信号的动态频率表示,并通过空间与通道重建卷积(SCConv)和1×1卷积核级联模块融合多尺度卷积提取的特征;其次,使用图形学习模块将EEG数据定义为局部-全局图,其中,局部图特征提取层将节点属性聚合到一个低维向量,全局图特征提取层通过VGAE重构图结构;最后,对全局图和节点特征向量执行轻量化图卷积操作,由全连接层输出预测结果。通过嵌套交叉验证,实验结果表明,在心算任务(MAT)数据集上,相较于次优的局部-全局图网络(LGGNet),VLGGNet的平均准确率(mAcc)和平均F1分数(mF1)分别提升了4.07和3.86个百分点;在同时任务EEG工作量(STEW)数据集上,相较于表现最好的多尺度时空卷积神经网络(TSception),VLGGNet的mAcc与TSception相同,mF1仅降低了0.01个百分点。可见VLGGNet提高了认知负荷分类的性能,也验证了前额叶和额叶区域与认知负荷状态密切相关。 展开更多
关键词 认知负荷 脑电信号 多尺度时间卷积 变分图自编码器 局部-全局图网络
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脑电分析在服装心理认知评价中的应用研究进展
6
作者 王保鲁 江影 +1 位作者 蒋孝锋 赵未璞 《丝绸》 北大核心 2025年第4期38-46,共9页
为促进脑电分析在服装工效、设计审美、消费决策等领域的个体心理状态、认知形成机制与评价研究,文章对脑电分析在服装心理认知评价中的应用研究现状进行了综述。首先,对脑电信号采集处理、成分特征提取、特征信息判定等内容进行了梳理... 为促进脑电分析在服装工效、设计审美、消费决策等领域的个体心理状态、认知形成机制与评价研究,文章对脑电分析在服装心理认知评价中的应用研究现状进行了综述。首先,对脑电信号采集处理、成分特征提取、特征信息判定等内容进行了梳理,分类介绍了EEG和ERP技术路径下的脑电成分特征与关键指标。其次,探讨了脑电分析在服装舒适性评价、服装审美感知评价、服装消费决策评价方面的研究进展,阐述了脑电信号判定指标、实验范式和研究成果。最后,针对目前脑电分析技术在应用中存在的不足,从标准化范式研究、贴近真实应用环境研究、场景细分化研究等方面进行了展望。 展开更多
关键词 脑电 服装 认知评价 感性工学 ERP eeg
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基于改进YOLO模型的轻量化脑电图肌电伪影检测方法
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作者 孙鸽 林卫红 +1 位作者 娄洪伟 韩金波 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第1期124-128,共5页
脑电图(EEG)已经成为神经科学领域的重要工具,基于人工智能的脑电图分析在脑神经疾病、运动想象和情绪识别方面有广泛应用。然而,EEG的应用受到低信噪比的限制,特别是癫痫诊断中肌电(EMG)伪影降低了异常放电特征波形的识别准确率,且现... 脑电图(EEG)已经成为神经科学领域的重要工具,基于人工智能的脑电图分析在脑神经疾病、运动想象和情绪识别方面有广泛应用。然而,EEG的应用受到低信噪比的限制,特别是癫痫诊断中肌电(EMG)伪影降低了异常放电特征波形的识别准确率,且现有算法难以实现快速且准确的伪影检测。本研究对YOLO算法进行改进,以深度可分离卷积作为骨干网络,对网络的输入数据、结果矩阵和损失函数进行调整,以适应多导联的EEG数据,提出了一种基于改进YOLO模型的轻量化脑电图肌电伪影检测方法。利用临床采集和公开数据集的伪影标注数据(共4711条)对模型进行训练和测试,其mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到了93.7%和79.8%,检测速度为31.0 ms/帧。结果显示,该方法在检测精度和推理速度上优于传统YOLO模型和其他先进算法。同时提升了EEG信号的信噪比,从而可有效改善EEG在临床判读和智能识别过程中的应用效率和准确性。 展开更多
关键词 脑电图 肌电伪影 YOLO 深度可分离卷积
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辐射与模拟失重对大鼠脑电信号的影响规律及损伤机制
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作者 丰俊东 田刘欣 +3 位作者 李骞 赵锡达 杨颖清 王维泰 《空间科学学报》 北大核心 2025年第1期162-178,共17页
通过生物电信号评估辐射与失重对脑的影响,并揭示其影响规律与损伤机制,为空间环境风险评估与防护技术研究提供参考.以SD大鼠为对象,设立不同实验组.采集并分析大鼠脑电信号频谱变化,利用神经网络模型识别脑电信号异常.同时检测大鼠脑... 通过生物电信号评估辐射与失重对脑的影响,并揭示其影响规律与损伤机制,为空间环境风险评估与防护技术研究提供参考.以SD大鼠为对象,设立不同实验组.采集并分析大鼠脑电信号频谱变化,利用神经网络模型识别脑电信号异常.同时检测大鼠脑部特定区域的蛋白质表达量变化,以探讨损伤机制.辐射组与失重辐射复合组大鼠脑电信号出现慢波化,复合作用影响显著,神经网络模型能有效识别异常信号.辐射与失重导致大鼠脑部髓鞘受损,相关蛋白表达量出现变化,提示胶质细胞激活.辐射与失重对大鼠脑电信号有明显影响,复合作用效果更为显著,这可能与髓鞘受损及胶质细胞激活有关.本研究为空间环境下的风险评估与防护技术提供了重要参考. 展开更多
关键词 γ-射线 失重 脑电信号(eeg) 神经网络 蛋白质
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多尺度多粒度解耦蒸馏模糊分类器及其在癫痫脑电信号检测中的应用
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作者 蒋云良 金森洋 +2 位作者 张雄涛 刘凯宁 申情 《计算机科学》 北大核心 2025年第9期37-46,共10页
在癫痫脑电信号检测任务中,深度学习方法具有强大的深度表达能力,但可解释性较差,Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊分类器虽具备良好的基于模糊规则的可解释性,但其建模能力有限。为了更好地兼顾癫痫检测模型的性能与可解释性,提出了一种多... 在癫痫脑电信号检测任务中,深度学习方法具有强大的深度表达能力,但可解释性较差,Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊分类器虽具备良好的基于模糊规则的可解释性,但其建模能力有限。为了更好地兼顾癫痫检测模型的性能与可解释性,提出了一种多尺度多粒度解耦蒸馏模糊分类器(MMDD-TSK-FC)。首先,训练不同卷积核大小的一维卷积神经网络作为教师模型,目的是充分提取脑电信号在不同尺度上的特征信息;其次,将教师模型的输出结果软化生成软标签,最小化其与对应不同规则粒度TSK模糊分类器输出软标签之间的Kullback-Leible散度,以实现深度特征表示知识的有效迁移,同时最小化学生模型输出与真实标签的交叉熵损失;最后,通过投票法整合多个TSK模糊分类器的输出结果。同时,借由多粒度的TSK模糊分类器生成的多组由繁至简的IF-THEN规则,为模型检测依据提供可解释表达。在Bonn和新德里HauzKhas癫痫脑电数据集上的实验结果充分验证了MMDD-TSK-FC的优势,其相比经典TSK分类器提升了约5%的准确率,优于其他深度知识蒸馏模型约3%。 展开更多
关键词 TSK模糊分类器 癫痫脑电信号检测 多尺度 多粒度 知识蒸馏 可解释性
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基于空间连通特征和残差卷积神经网络的情绪脑电识别研究
10
作者 张学军 付从伟 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第4期1046-1054,共9页
脑电信号(Electroencephalogram,EEG)作为一种客观直接的信息源,被广泛应用于情绪识别任务。为了提取脑电信号的空间连通特征所隐含的信息,提出了一种基于空间连通特征和残差卷积神经网络(Spatial connectivity features and residual c... 脑电信号(Electroencephalogram,EEG)作为一种客观直接的信息源,被广泛应用于情绪识别任务。为了提取脑电信号的空间连通特征所隐含的信息,提出了一种基于空间连通特征和残差卷积神经网络(Spatial connectivity features and residual convolutional neural network,SCF-RCNN)模型的情绪识别方法。该方法从经预处理的脑电信号中提取皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)、锁相值(Phase-locked value,PLV)和互信息(Mutual information,MI)作为空间连通特征,使用包含两个残差模块的卷积神经网络模型来提取情感信息。在SEED数据集上的实验结果显示,PLV构造的连接矩阵与脑电情绪关系更为密切,其平均准确率可达93.38%,标准差为3.35%。与传统算法相比,SCF-RCNN在情绪识别领域的分类任务中表现更为优越,表明该方法在情绪识别领域具有重要的应用潜力。 展开更多
关键词 脑电信号 情绪识别 残差神经网络 连通特征 锁相值
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一种基于时空频多维特征的短时窗口脑电听觉注意解码网络
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作者 王春丽 李金絮 +2 位作者 高玉鑫 王晨名 张珈豪 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期814-824,共11页
在鸡尾酒会场景中,听力正常的人有能力选择性地注意特定的说话者语音,但听力障碍者在这种场景中面临困难。听觉注意力解码(AAD)的目的是通过分析听者的脑电信号(EEG)响应特征来推断听者关注的是哪个说话者。现有的AAD模型只考虑脑电信... 在鸡尾酒会场景中,听力正常的人有能力选择性地注意特定的说话者语音,但听力障碍者在这种场景中面临困难。听觉注意力解码(AAD)的目的是通过分析听者的脑电信号(EEG)响应特征来推断听者关注的是哪个说话者。现有的AAD模型只考虑脑电信号的时域或频域单个特征或二者的组合(如时频特征),而忽略了时-空-频域特征之间的互补性,这在一定程度上限制了模型的分类能力,进而影响了模型在决策窗口上的解码精度。同时,已有AAD模型大多在长时决策窗口(1~5 s)中有较高的解码精度。该文提出一种基于时-空-频多维特征的短时窗口脑电信号听觉注意解码网络(TSF-AADNet),用于提高短时决策窗口(0.1~1 s)的解码精度。该模型由两个并行的时空、频空特征提取分支以及特征融合和分类模块组成,其中,时空特征提取分支由时空卷积块和高阶特征交互模块组成,频空特征提取分支采用基于频空注意力的3维卷积模块(FSA-3DCNN),最后将双分支网络提取的时空和频空特征进行融合,得到最终的听觉注意力二分类解码结果。实验结果表明,TSF-AADNet模型在听觉注意检测数据集KULeuven(KUL)和听觉注意检测的脑电和音频数据集(DTU)的0.1 s决策窗口下,解码精度分别为91.8%和81.1%,与最新的AAD模型一种基于时频融合的双分支并行网络(DBPNet)相比,分别提高了5.40%和7.99%。TSF-AADNet作为一种新的短时决策窗口的AAD模型,可为听力障碍诊断以及神经导向助听器研发提供有效参考。 展开更多
关键词 脑电信号 听觉注意力解码 短时决策窗口 时空频特征 神经导向助听器
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不同情绪错误记忆的脑电微状态功能网络分析 被引量:1
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作者 李宜轩 李颖 +3 位作者 肖倩 王灵月 尹宁 杨硕 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第1期49-61,共13页
研究情绪对错误记忆的影响,有助于探究大脑的记忆加工机制.采集不同情绪状态下错误记忆脑电信号,由微状态分析得到各情绪组模板图(微状态1~5),根据微状态拟合结果划分各情绪组记忆再认4个阶段(早期加工、熟悉性加工、情节性回想加工和... 研究情绪对错误记忆的影响,有助于探究大脑的记忆加工机制.采集不同情绪状态下错误记忆脑电信号,由微状态分析得到各情绪组模板图(微状态1~5),根据微状态拟合结果划分各情绪组记忆再认4个阶段(早期加工、熟悉性加工、情节性回想加工和后提取加工)的时间段,在时间覆盖率有显著差异的微状态内构建相位锁值脑功能网络.从时间、空间2个角度分析脑电信号,结果表明各情绪组的大脑加工模式从情节回想加工阶段出现不同.积极组在前额区活跃的微状态3、5中持续停留且脑功能性强;消极组在微状态1中持续停留且脑功能性差;中性组在中央区活跃的微状态3、4中持续停留.积极组的时间和脑力资源多用于情节联想和推理,消极组的大脑处于低迷状态的时间长,中性组的时间和脑力资源多用于信息整合. 展开更多
关键词 脑电图(eeg) 情绪 错误记忆 微状态 脑功能网络
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急性有氧运动对学龄儿童工作记忆影响的研究 被引量:2
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作者 周术锋 单丽 +1 位作者 蔡治东 朱欢 《中国体育科技》 北大核心 2025年第2期38-48,共11页
目的:探讨急性有氧运动对学龄儿童工作记忆、脑电功率的影响,并分析其发生机制。方法:以32名学龄儿童为实验对象,随机分为实验组(n=16)和对照组(n=16)。实验组进行30 min有氧运动后休息10 min,再完成N-back任务测试,对照组模拟40 min日... 目的:探讨急性有氧运动对学龄儿童工作记忆、脑电功率的影响,并分析其发生机制。方法:以32名学龄儿童为实验对象,随机分为实验组(n=16)和对照组(n=16)。实验组进行30 min有氧运动后休息10 min,再完成N-back任务测试,对照组模拟40 min日常生活后完成N-back任务测试。记录两组受试者N-back任务反应时、正确率、速率校正分数(rate-correct score,RCS)及0-back、1-back、2-back记忆负荷下的脑电α、β、γ功率。结果:两组受试者的正确率(P<0.05)、RCS(P<0.05)、F7(P<0.01)和F3/P3/O1(P<0.05)通道的α和β对数相对功率的记忆负荷×组别交互效应显著。其中,实验组的正确率、RCS、F7/F3/P3/O1通道β对数相对功率显著高于对照组(P<0.05),实验组F7/F3/P3/O1通道α对数相对功率显著低于对照组(P<0.05)。两组受试者的正确率、反应时、RCS、F7/F3/P3/O1通道α对数相对功率随着记忆负荷增加而显著降低(P<0.05),F7/F3/P3/O1通道β对数相对功率随着记忆负荷增加而显著升高(P<0.05)。结论:急性有氧运动可以改善儿童工作记忆表现,其神经学机制与运动改变脑电α、β波特征有关;工作记忆状态下脑电α波呈现抑制特征,脑电β波呈现增强特征。 展开更多
关键词 急性有氧运动 学龄儿童 工作记忆 脑电波
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SPECT、EEG、MRI综合评价难治性癫痫灶定位的价值 被引量:10
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作者 杨自更 郭勇 +2 位作者 刘绍明 张阳 蔡冰冰 《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2009年第5期321-325,共5页
目的:探讨SPECT、EEG和MRI综合评价难治性癲痫灶定位的临床价值。材料和方法:对41例拟手术的癫痫患者行发作期和发作间期脑血流灌注显像,其结果与EEG、MRI、病理结果及临床表现进行比较,并综合各项检查结果确定致痫灶。结果:41例患者均... 目的:探讨SPECT、EEG和MRI综合评价难治性癲痫灶定位的临床价值。材料和方法:对41例拟手术的癫痫患者行发作期和发作间期脑血流灌注显像,其结果与EEG、MRI、病理结果及临床表现进行比较,并综合各项检查结果确定致痫灶。结果:41例患者均行手术,有29例患者SPECT、EEG和MRI病灶定位一致,术后发作次数明显减少或痊愈;12例患者三种检查病灶定位不完全一致,11例术后发作次数减少,1例无效。结论:三种检查手段综合评价对定位致痫灶有较高的临床应用价值。对手术前制定手术方案有较高的指导作用。 展开更多
关键词 难治性癫痫 病灶定位 单光子发射断层 MRI 脑电图
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基于EEG的脑力疲劳特征研究 被引量:15
15
作者 范晓丽 牛海燕 +1 位作者 周前祥 柳忠起 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1406-1413,共8页
模拟飞行员在飞行过程中监视仪表信息的过程,分析脑电(EEG)随脑力疲劳变化的特点及规律,从而为后期对抗脑力疲劳提供科学根据。通过设计2级不同难度的视觉监控任务分别诱发脑力疲劳,采用多种方法相结合进行研究,比较EEG参数(δ、θ、α... 模拟飞行员在飞行过程中监视仪表信息的过程,分析脑电(EEG)随脑力疲劳变化的特点及规律,从而为后期对抗脑力疲劳提供科学根据。通过设计2级不同难度的视觉监控任务分别诱发脑力疲劳,采用多种方法相结合进行研究,比较EEG参数(δ、θ、α、β、(α+θ)/β、α/β、(α+θ)/(α+β)和θ/β)在任务前后的变化情况。结果表明:从正常到疲劳状态,额区、中央区、顶区和枕区的α波相对能量显著增加(P<0.05);前额区、侧额区、后颞区以及枕区的β波相对能量显著降低(P<0.05);δ波和θ波相对能量变化未达到显著性差异(均有P>0.05);参数(α+θ)/β、α/β、(α+θ)/(α+β)和θ/β在除颞区外的各脑区都显著增大(P<0.05);在颞区,只有α/β在疲劳前后增加明显(P<0.05);与较高难度的任务比较,低难度任务中的各EEG参数变化较为明显。因此,除δ波和θ波以外的其他特征参数被证实在特定的脑区域可以作为衡量脑力疲劳的潜在指标,同时可以验证适当地增加任务难度可以在某种程度上对抗脑力疲劳的产生。 展开更多
关键词 脑力疲劳 任务难度 视觉监控 脑电(eeg) 小波分析
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基于EEG与EOG信号的疲劳驾驶状态综合分析 被引量:11
16
作者 王福旺 王宏 罗旭 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期175-178,共4页
疲劳驾驶时,司机的脑电信号和眼电信号特征均发生显著变化,本文针对这两类信号进行分析研究,利用这两类数据综合分析判断司机是否处于疲劳驾驶状态.首先对采集的脑电信号进行小波包分解,提取信号中的α波,并计算其相对功率谱P;然后利用P... 疲劳驾驶时,司机的脑电信号和眼电信号特征均发生显著变化,本文针对这两类信号进行分析研究,利用这两类数据综合分析判断司机是否处于疲劳驾驶状态.首先对采集的脑电信号进行小波包分解,提取信号中的α波,并计算其相对功率谱P;然后利用Pearson相关系数分析两路对称导联F7,F8中眨眼信号特征,去除干扰;最后利用BP神经元网络对眨眼信号进行识别,计算眨眼频率.结果表明,利用眼电信号和脑电信号特征综合分析司机眨眼动作,能准确识别出眨眼信号,并能正确检测人的驾驶疲劳状态的变化. 展开更多
关键词 疲劳驾驶 脑电信号 眼电信号 小波包分解 相对功率谱 眨眼频率
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基于EEG模糊相似性的癫痫发作预测 被引量:8
17
作者 李小俚 欧阳高翔 +1 位作者 关新平 李岩 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期346-350,381,共6页
本研究提出基于EEG序列模糊相似性指数方法预测癫痫发作。首先,结合复自相关法和Cao法对EEG序列进行了相空间重构;然后,计算相关积分时用Gaussian函数代替Heavyside函数,克服了Heavyside函数的刚性边界问题,使得计算相似性指数更加准确... 本研究提出基于EEG序列模糊相似性指数方法预测癫痫发作。首先,结合复自相关法和Cao法对EEG序列进行了相空间重构;然后,计算相关积分时用Gaussian函数代替Heavyside函数,克服了Heavyside函数的刚性边界问题,使得计算相似性指数更加准确和可靠;最后,分析大鼠癫痫EEG信号,检测癫痫发作前期状态。分析结果表明模糊相似性指数方法能够比动态相似性指数方法获得更长的预测时间和更低的错误预测率。 展开更多
关键词 eeg信号 模糊相似性指数 癫痫发作 预测 相空间重构
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EEG柯尔莫哥洛夫熵测度用于精神疲劳状态的研究 被引量:8
18
作者 张连毅 郑崇勋 +1 位作者 李小平 沈开泉 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第2期170-176,共7页
为了区分精神疲劳的程度,研究了不同精神疲劳状态时脑电信号的无序程度。通过对8例不同精神疲劳状态与其对应脑电信号柯尔莫哥洛夫熵的分析,发现:1)脑电信号柯尔莫哥洛夫熵的波动范围与精神疲劳的状态有着明显的对应关系;2)脑电信号柯... 为了区分精神疲劳的程度,研究了不同精神疲劳状态时脑电信号的无序程度。通过对8例不同精神疲劳状态与其对应脑电信号柯尔莫哥洛夫熵的分析,发现:1)脑电信号柯尔莫哥洛夫熵的波动范围与精神疲劳的状态有着明显的对应关系;2)脑电信号柯尔莫哥洛夫熵随着连续工作时间的延长而减小;3)可以通过分析脑电信号柯尔莫哥洛夫熵的波动范围对疲劳时心理生理状态进行客观评定。研究方法为进一步认识精神疲劳的过程、研究精神疲劳对中枢神经系统的影响提供了一种新的工具。 展开更多
关键词 精神疲劳 脑电信号 柯尔莫哥洛夫熵 前额叶皮层
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基于迁移学习的癫痫EEG信号自适应识别 被引量:9
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作者 杨昌健 邓赵红 +1 位作者 蒋亦樟 王士同 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第3期329-337,共9页
脑电图(electroencephalogram,EEG)信号智能识别是癫痫病检测的重要手段。传统的智能识别方法在进行检测时,都假定智能模型训练采用的训练样本集和测试样本集满足同一分布特征,但在实际应用时,此假设条件过于苛刻,当训练和测试数据对应... 脑电图(electroencephalogram,EEG)信号智能识别是癫痫病检测的重要手段。传统的智能识别方法在进行检测时,都假定智能模型训练采用的训练样本集和测试样本集满足同一分布特征,但在实际应用时,此假设条件过于苛刻,当训练和测试数据对应的场景有一定漂移时传统方法不再适用。针对上述情况,将近年来广受关注的对分布差异性场景具备较好性能的迁移学习方法引入到脑电图识别中,使得最终所得的模型对训练和测试数据的分布要求较之传统方法得到进一步放松,扩大了算法的适应场景,实现了在数据漂移场景下对癫痫EEG信号的自适应识别。实验表明,基于迁移学习的方法比传统方法具有更好的适应性。 展开更多
关键词 脑电图(eeg) 小波变换 癫痫识别 迁移学习 特征提取
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基于小波包技术的EEG信号特征波提取分析 被引量:6
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作者 张海军 王浩川 赵雨斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第23期246-248,共3页
为了更有效地提取脑电信号特征波,结合小波包技术,提出了一种脑电特征波提取方法。首先对脑电信号进行小波包分解,然后进行相关频段信号的重构,从而提取出特征波,并对其进行功率谱分析和能量计算。实验结果表明,小波包技术能有效地提取... 为了更有效地提取脑电信号特征波,结合小波包技术,提出了一种脑电特征波提取方法。首先对脑电信号进行小波包分解,然后进行相关频段信号的重构,从而提取出特征波,并对其进行功率谱分析和能量计算。实验结果表明,小波包技术能有效地提取脑电信号特征波。 展开更多
关键词 小波包 特征提取 脑电信号
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