不同程度冠脉狭窄对心电及R-R间期序列Lyapun0V指数的影响

目的已有的研究表明,心脏的活动是混沌的。心电时间序列的非线性动力学数值指标可反映心脏的总体动态活动特征。本文试图探讨不同程度冠脉狭窄对心电及R-R间期序列Lyapunov指数的影响。方法通过对不同程度冠脉狭窄的冠心病患者和正常人的海电和R-R间期时间序列的Lyapunov指数计算,以期从医学数据统计中发现有价值的规律性。结果初步研究表明,正常人和冠脉重度狭窄患者心电序列的Lyapunov指数有显著统计差别,但正常人和冠脉轻度狭窄患者心电序列的Lyapunov指数无显著差别;正常人和冠脉轻、重度狭窄患者心电R-R间期时间序列的Lyapunov指数均有显著统计差别。结论R-R间期序列比心电图能提供更多心脏电活动的信息。而正常人和冠脉轻度狭窄患者R-R间期时间序列的Lyapunov指数的显著差别,提示在心电信号的异常波形尚不足以被识别时,可能利用该指数对心脏的健康状况进行早期评估。     

急性轻中度缺氧对脑电信号复杂度的影响

目的脑电的非线性分析是目前脑电研究的一个热点.复杂度比其它非线性参量有其优点.本文探讨了缺氧对脑电信号复杂度的影响. 方法建立了一个急性高空缺氧实验模型,记录了4种不同高度条件下从缺氧前到缺氧30 min时的EEG,分析了其复杂度. 结果发现缺氧引起复杂度明显变化.随时间和高度增加,一定程度缺氧可使EEG复杂度低于正常. 结论 EEG复杂度对脑缺氧较为敏感,可用于对缺氧程度进行评估,有望成为临床诊断的一个指标.     

用脑电互信息及复杂度预测异氟醚麻醉时患者对切皮刺激的反应

自从麻醉应用于临床以来，麻醉深度的可靠监测是十分必要的。但到目前，尚没有一个公认可靠准确的方法。本文提出一种麻醉深度监测的新方法，即用脑电的互信息序列及其复杂度分析来反应异氟醚麻醉条件下患者的麻醉情况。首先计算出四导脑电的互信息时间序列，然后计算该序列的复杂性测度，借助于神经网络可实现用脑电来监测麻醉深度。神经网络的输入是复杂度值和对应的MAC水平，输出即是麻醉深度状况的结果。从98个自愿患者进行的实验中得到98个不同程度异氟醚麻醉时切皮前脑电片断，同时监测血液动力学参数和患者的呼吸模式。切皮后，仔细观察每个患者两分钟，以检查患者对切皮的反应，把有反应时的脑电标上0．0，无反应时的脑电标上1．0。训练和测试神经网络用“去掉一个”方法。从患者对切皮的反应和神经网络的输出结果可检测系统的预测情况。实验表明，系统对切皮后患者反应的平均正确判断率为91．84％，该方法比传统脑电分析方法如边缘康率法、中心频率法、双谱分析法有更高的准确性。另外，该方法计算时间短，适合临床实时使用。     

不同程度冠脉狭窄对心电及R—R间期疗列Lyapunov？…

目的：已有的研究表明，心脏的活动是混沌的。心电时间序列的非线性动力学数值指标可反映心脏的总体动态活动特征。本文试图探讨不同程度冠脉狭窄对心电及Ｒ－Ｒ间期序列Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数的影响。方法：通过对不同程度冠脉狭窄的冠心病患者的正常人的心电和Ｒ－Ｒ间期时间序列的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数计算，以期从医学数据统计中发现有价值的规律性。结果：初步研究表明，正常人和冠脉重度狭窄患者心电序列的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数     

争性轻中度缺氧对脑电信号复杂度的影响

目的 脑电的非线性分析是目前脑电研究的一个热点。复杂度比其它非线性参量有其优点。本文探讨了缺氧对脑电信号复杂度的影响。方法 建立了一个急性高空缺氧实验模型，记录了4种不同高度条件下从缺氧前到缺氧30min时的EEG，分析了其复杂度。结果 发现缺氧引起复杂度明显变化。随时间和高度增加，一定程度缺氧可使EEG复杂度低于正常，结论EEG复杂度对脑缺氧较为敏感，可用于对缺氧程度进行评估，有望成为临床诊断的一个指标。     

基于功率谱特征的心电数据小波压缩方法

利用心电功率谱特征,探索心电数据压缩新方法。用小波分解心电信号为高频与低频分量,对低频分量继续分解达到要求的级数,对高频分量则根据其所在频段的能量,对临床诊断的价值加以取舍。对MIT生理信号数据库心电数据的压缩与还原分析表明,该方法平衡了压缩比与还原精度之间的矛盾,既具有较高的压缩比,又具有较高的还原精度,而且对信号的适应性也明显增强。另外,该压缩方法还具有一定的去噪作用。说明结合心电功率谱特征与小波变换方法压缩心电有其优势。     

小波包分解脑电复杂性特征提取的注意状态实时识别

目的:神经反馈法矫治注意缺陷障碍症近来引起较多关注,而注意状态的实时识别是神经反馈治疗法的关键该研究旨在提出一种注意状态实时识别新方法 方法:将单通道脑电进行小波包分解,得到不同频率分量的脑电节律波,计算这些节律的近似熵并作为支持向量机输入特征向量,向量机的输出可以较为准确地给出受试者实时的注意状态;基于该项技术设计一种注意缺陷障碍症神经反馈治疗装置结果:该方法对注意任务相关脑电信号分类的正确率可达72.5％,特异性为71.4％,敏感性为73.7％;据此完成的反馈治疗装置的有效性也在初步临床验证中得到证实 结论:将小波包分解、脑电复杂性分析与神经网络相结合的技术是一种有效的注意状态实时识别新方法.     

脑电图在全身麻醉深度监测中的应用

在手术过程中 ,对患者麻醉深度的监测是极其重要的。全身麻醉能引起可逆的中枢神经系统的抑制和兴奋 ,从而达到意识消失和止痛的目的。脑电图 ( EEG)代表大脑皮层的自发神经电活动 ,可无创伤测量 ,是麻醉深度监测有潜力的方法。本文回顾了 EEG用于麻醉深度监测的进展和不足 ,指出了几个可能的发展方向     

震颤的工程分析技术价值的初步研究

目前,国内外神经科临床中对震颤行为尚缺乏定量的描述方法和分型标准,国内外神经科在临床和研究工作中,又需要建立针对震颤行为的客观定量测量手段。本课题所涉及的研究,旨在探索应用医学工程手段对震颤做技术分析,进而对病情做出鉴别诊断和定量分级,在疾病早期发现和治疗效果评估等方面为临床提供有价值的参考。     

脑电图在全身麻醉深度监测中的应用

在手术过程中，对患者麻醉深度的监测是极其重要的。全身麻醉能引起可逆的中枢神经系统的抑制和兴奋，从而达到意识消失和止痛的目的。脑电图（ＥＥＧ）代表大脑皮层的自发神经电活动，可无创伤测量，是麻醉深度监测有潜力的方法。本文回顾了ＥＥＧ用于麻醉深度监测的进展和不足，指出了几个可能的发展方向。