腦電

現(xiàn)實(shí)意義[1].腦電(Electroencephalogram， EEG)作為一種客觀可靠的抑郁評(píng)估手段， 具有較高的時(shí)間分辨率、 相對(duì)低成本、 易記錄且對(duì)患者身體無(wú)任何侵入式傷害等優(yōu)點(diǎn)， 越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始使用腦電數(shù)據(jù)建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)抑郁癥和正常人進(jìn)行識(shí)別[2-4]. Yang等[5]采集5 min靜息態(tài)EEG數(shù)據(jù)， 采用單一時(shí)間窗口對(duì)腦電beta節(jié)律數(shù)據(jù)進(jìn)行處理， 提取了線性和非線性特征， 使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì) beta 節(jié)律腦電特征在不同導(dǎo)聯(lián)下進(jìn)行分

態(tài)[4]。而基于腦電信號(hào)的情緒識(shí)別研究可以避免人類偽裝情緒,通過(guò)檢測(cè)電生理信號(hào)更加真實(shí)準(zhǔn)確地分析人類的情緒[5]。與目前已有的情緒識(shí)別研究工作相比,本文將提出一種基于腦電通道增強(qiáng)的情緒識(shí)別方法,能夠更加便攜精確地識(shí)別人類的情緒狀態(tài)。腦電信號(hào)是一種非線性非平穩(wěn)的隨機(jī)信號(hào),通過(guò)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理、特征提取等可以分析檢測(cè)人類的意圖和情緒狀態(tài)[6]。從使用腦電通道個(gè)數(shù)的角度出發(fā),腦電情緒識(shí)別可以分為單通道和多通道的情緒識(shí)別方法[7]。據(jù)相關(guān)研究表明,單通道的

等生理信號(hào)相比,腦電(electroencephalography,EEG)可以直接準(zhǔn)確地反應(yīng)人類的情緒[7]。因此,本文重點(diǎn)聚焦于使用腦電進(jìn)行情緒識(shí)別。傳統(tǒng)采用腦電進(jìn)行情緒識(shí)別的方法主要是提取腦電的時(shí)間、頻率或時(shí)頻域特征,如微分熵(DE)特征、譜密度(PSD)和小波熵[8]等,然后使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行情緒分類,如支持向量機(jī)(SVM)。近年來(lái),隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,越來(lái)越多的研究人員將深度學(xué)習(xí)用于腦電情緒識(shí)別,以更好地挖掘腦電潛在的情緒特征[9]。尤其是卷積

鍵詞：腦機(jī)接口;腦電;抑郁癥;情感障礙;治療1 抑郁癥概述1.1抑郁癥簡(jiǎn)介抑郁癥是精神疾病的一種，以明顯而長(zhǎng)久的心情消沉為首要特點(diǎn)，也是一種常見(jiàn)的疾病。伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展趨勢(shì)，大家的日常生活快節(jié)奏、工作壓力太大，抑郁癥的發(fā)病率也是明顯提升。雖然每個(gè)人偶爾都會(huì)感到抑郁或悲傷，但抑郁患者的這種感覺(jué)更強(qiáng)烈，持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)。抑郁癥患者還可能伴有以下癥狀：興趣和活動(dòng)顯著減少;缺乏活力并且易于疲勞;睡眠困難;很難集中注意力和猶豫不決;食欲或體重的變化;感到悲觀、絕

，實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)和腦電信號(hào)的濾波、特征提取、頻譜分析等功能，方便學(xué)生直觀了解常用生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理方法，更好的服務(wù)理論教學(xué)。關(guān)鍵詞：心電;腦電;實(shí)驗(yàn)平臺(tái);labVIEWAbstract： In order to strengthen students' effect of the theoretical learning and improve the ability to solve practical problems by using their kno

文獻(xiàn)資料法，圍繞腦電及其技術(shù)在運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練過(guò)程中的變化，整理國(guó)內(nèi)腦電及其分析技術(shù)在運(yùn)動(dòng)科學(xué)領(lǐng)域的訓(xùn)練監(jiān)控中的應(yīng)用成果的現(xiàn)狀與進(jìn)展，以為今后開(kāi)展運(yùn)動(dòng)科學(xué)領(lǐng)域與腦電結(jié)合的研究提供方向和參考。關(guān)鍵詞 ?腦電 ?運(yùn)動(dòng)科學(xué)領(lǐng)域 ?訓(xùn)練變化 ?訓(xùn)練監(jiān)控近十年，隨著人工智能的發(fā)展，認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)等類腦智能領(lǐng)域的技術(shù)不斷創(chuàng)新，研究人腦的原理機(jī)制，使其更好地為人類事業(yè)助力，是當(dāng)前各國(guó)學(xué)術(shù)研究人員的共識(shí)。以冬奧服務(wù)為先導(dǎo)，如何借助儀器掌握運(yùn)動(dòng)員大腦變化的內(nèi)在規(guī)律來(lái)解決競(jìng)技體育中面臨

揮重要作用，人類腦電信號(hào)（EEG）在情緒識(shí)別上的應(yīng)用具有良好的效果。目前深度學(xué)習(xí)算法在腦電信號(hào)情緒識(shí)別上的研究主要針對(duì)兩個(gè)目標(biāo)，一是提高情感識(shí)別的平均準(zhǔn)確率;二是對(duì)多維情感進(jìn)行多分類準(zhǔn)確識(shí)別。文章在二分類、三分類、四分類三個(gè)方面概述了近幾年深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于EEG情緒識(shí)別的研究進(jìn)展，總結(jié)了深度學(xué)習(xí)算法在腦電信號(hào)（EEG）解碼情感狀態(tài)中一些仍待解決的關(guān)鍵問(wèn)題和發(fā)展方向。關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí);腦電;情緒識(shí)別;分類中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：100

抗阻練習(xí)對(duì)老年人腦電和平衡能力的影響，為降低老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)老年人積極參加體育鍛煉提供科學(xué)指導(dǎo)。方法：采用24式太極拳結(jié)合彈力帶練習(xí)。訓(xùn)練周期：12周。訓(xùn)練頻率與時(shí)間：每周3次，每次1h。結(jié)果：運(yùn)動(dòng)干預(yù)12周后，刺激狀態(tài)下，中央?yún)^(qū)和枕葉區(qū)α波、β波、θ波、δ波的功率值的都具有顯著性差異（P關(guān)鍵詞：腦電 ?平衡能力 ?反應(yīng)時(shí) ?下肢肌力中圖分類號(hào)：G80-32 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ? ? ?

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，腦電與眼動(dòng)作為一種重要的心理學(xué)實(shí)驗(yàn)研究方法，為教育技術(shù)研究提供了新的視角與方向，并逐漸被各個(gè)研究機(jī)構(gòu)與學(xué)院所關(guān)注。該文基于對(duì)以往教學(xué)方法改善的總結(jié)過(guò)程中融合腦電及眼動(dòng)等客觀指標(biāo)，探討了改善大學(xué)生課堂注意力的策略，以期改善教學(xué)質(zhì)量。[關(guān)鍵詞]課堂注意力;教學(xué)環(huán)境;腦電;眼動(dòng)[基金項(xiàng)目]2019年度蘇州科技大學(xué)校級(jí)青年項(xiàng)目“初探基于多模態(tài)融合策略的意圖識(shí)別計(jì)算模型與驗(yàn)證”（341922905）[作者簡(jiǎn)介]吳 瓊（1984—），男，吉林長(zhǎng)春人，博

EB）模型進(jìn)行了腦電源活動(dòng)分析。同時(shí)，結(jié)合稀疏求解的方法，提取更集中的神經(jīng)電活動(dòng)，進(jìn)一步突出激活強(qiáng)度高的腦區(qū)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在獎(jiǎng)懲結(jié)果呈現(xiàn)后的200～350 ms內(nèi)，獎(jiǎng)賞刺激能夠誘發(fā)出反饋相關(guān)負(fù)波（Feedback Related Negativity， FRN）。fMRI空間定位顯示前額葉、眶額葉等獎(jiǎng)賞相關(guān)腦區(qū)出現(xiàn)激活，EEG源定位提取到了前額葉腦區(qū)的激活，但是這些激活區(qū)域均分散在腦區(qū)的各個(gè)部位。相比于單一模態(tài)fMRI空間定位和EEG源定位結(jié)果，同步源定

言語(yǔ)研究中的典型腦電成分N400為指標(biāo)，通過(guò)改變后期動(dòng)作結(jié)果與前期動(dòng)作序列是否匹配，探索不同技能水平運(yùn)動(dòng)員相較于無(wú)經(jīng)驗(yàn)的普通大學(xué)生在加工乒乓球動(dòng)作時(shí)是否會(huì)誘發(fā)明顯的N400成分。結(jié)果 ①專家組和新手組運(yùn)動(dòng)員的反應(yīng)時(shí)和正確率均顯著高于對(duì)照組 （P =0.002）;②專家組 （P =0.047） 和新手組 （P<0.001） 在不匹配條件下相較于匹配條件均誘發(fā)了顯著的類N400成分，而對(duì)照組在2類條件下誘發(fā)的類N400波幅無(wú)顯著差異 （P =0.846）;③進(jìn)

馬震摘 要：根據(jù)腦電圖信號(hào)進(jìn)行腦狀態(tài)跟蹤是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題?；贜MM的方法可以在神經(jīng)科學(xué)及臨床應(yīng)用中推測(cè)潛在生理學(xué)變化，同時(shí)跟蹤腦狀態(tài)，具有廣闊的應(yīng)用前景。NMM中的IPSP振幅和IPSP速率常數(shù)可以直觀反映受試者麻醉引起的生理學(xué)變化。提出采用無(wú)跡卡爾曼濾波（UKF）估計(jì)神經(jīng)群模型參數(shù)，并討論所估計(jì)的參數(shù)隨麻醉深度的變化情況。結(jié)果進(jìn)一步說(shuō)明IPSP振幅參數(shù)估計(jì)和PSP速率常數(shù)會(huì)因受試者不同而不同，但所有參數(shù)會(huì)隨時(shí)間即麻醉水平的提升而增加。IPSP振幅

皮層自發(fā)或誘發(fā)的腦電活動(dòng)則稱之為腦電信號(hào)。探討二者之間的關(guān)系對(duì)于深入認(rèn)識(shí)運(yùn)動(dòng)性肌肉疲勞的本質(zhì)具有重要意義，文章?lián)俗龊?jiǎn)單的實(shí)驗(yàn)性分析?！娟P(guān)鍵詞】運(yùn)動(dòng)性肌肉疲勞;肌電;腦電一、實(shí)驗(yàn)階段（一）受試者選取從XX高校隨機(jī)選取15名健康青年男性志愿者作為受試者，受試者皆無(wú)專業(yè)體育運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練經(jīng)歷，且都是右利手;所有受試者在實(shí)驗(yàn)前需接受問(wèn)卷調(diào)查，確保受試者身體健康狀況良好。（二）實(shí)驗(yàn)程序正式實(shí)驗(yàn)進(jìn)行之前，受試者坐在座椅上，上身保持直立，分別調(diào)節(jié)座椅高度和身體姿勢(shì)，使得髖、

維度、誘發(fā)方式、腦電成分等方面進(jìn)行闡述，對(duì)情緒的相關(guān)研究進(jìn)行了總結(jié)，同時(shí)嘗試著提出了一些未來(lái)研究需要關(guān)注的問(wèn)題。關(guān)鍵詞：情緒;生理基礎(chǔ);誘發(fā);腦電情緒是以個(gè)體的愿望和需要為中介的一種心理活動(dòng)（彭聃齡，2012）。當(dāng)一個(gè)人達(dá)到了追求的目標(biāo)時(shí)，會(huì)感到成功的喜悅，這是一種積極的情緒;當(dāng)一個(gè)人失去了已有的東西或者權(quán)力時(shí)，會(huì)感到失敗的痛苦，這是一種消極的情緒。在日常的生活中，情緒的作用無(wú)處不在。因此，對(duì)情緒進(jìn)行分析和識(shí)別是神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工

針對(duì)目前運(yùn)動(dòng)想象腦電（EEG）信號(hào)識(shí)別率較低的問(wèn)題，考慮到腦電信號(hào)蘊(yùn)含著豐富的時(shí)頻信息，提出一種基于時(shí)頻域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)識(shí)別方法。首先，利用短時(shí)傅里葉變換（STFT）對(duì)腦電信號(hào)的相關(guān)頻帶進(jìn)行預(yù)處理，并將多個(gè)電極的時(shí)頻圖組合構(gòu)造出一種二維時(shí)頻圖;然后，針對(duì)二維時(shí)頻圖的時(shí)頻特性，通過(guò)一維卷積的方法設(shè)計(jì)了一種新穎的CNN結(jié)構(gòu);最后，通過(guò)支持向量機(jī)（SVM）對(duì)CNN提取的特征進(jìn)行分類?；贐CI數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法的平均識(shí)別率為

要：為了改善傳統(tǒng)腦電情緒識(shí)別方法需要對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行深入了解，且需要人工提取相關(guān)特征的缺點(diǎn)，基于深度森林的表征學(xué)習(xí)能力對(duì)腦電樣本的時(shí)域與頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)特征提取，并融合32通道腦電信號(hào)的時(shí)域特征向量和頻域特征向量，通過(guò)級(jí)聯(lián)森林對(duì)特征作進(jìn)一步學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)效價(jià)二分類預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率達(dá)到68.4%，查準(zhǔn)率達(dá)到66.3%，查全率達(dá)到89.9%，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)達(dá)到76.3%;對(duì)喚醒度二分類預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率達(dá)到68.2%，查準(zhǔn)率達(dá)到65.8%，查全率達(dá)到91.2%，F(xiàn)

括自主神經(jīng)反應(yīng)、腦電圖監(jiān)測(cè)，前者特異度差，后者常見(jiàn)工具為腦電雙頻指數(shù)（BIS）、聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位指數(shù)，雖能對(duì)麻醉深度、鎮(zhèn)靜抑制程度有效反映，但其僅對(duì)原始腦電部分信息分析，且計(jì)算耗時(shí)，有藥物依賴性，無(wú)法滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)要求［5-6］。有研究證實(shí)，腦電信號(hào)源于非線性系統(tǒng)，近年來(lái)腦電近似熵作為非線性分析方法之一在腦功能研究中應(yīng)用較多，但關(guān)于近似熵用于麻醉深度監(jiān)測(cè)的臨床報(bào)道尚少［7-8］?；诖?，本研究對(duì)2017年1月～2018年1月手術(shù)患者全麻過(guò)程中的近似熵值、BIS值

八段錦練習(xí)中人體腦電、肌電及心電的實(shí)驗(yàn)監(jiān)測(cè)，在中醫(yī)學(xué)整體觀視域下，找出八段錦功法“調(diào)身”“調(diào)息”“調(diào)心”代表的部分指標(biāo)腦電、肌電及心電數(shù)據(jù)變化過(guò)程，分析腦電、肌電及心電之間的變化規(guī)律，得出三者之間的協(xié)同關(guān)聯(lián)作用，進(jìn)而分析健身氣功·八段錦鍛煉過(guò)程中強(qiáng)調(diào)的“三調(diào)合一”境界，從而證明在八段錦練習(xí)過(guò)程中通過(guò)調(diào)節(jié)身形、控制呼吸，使人體進(jìn)入和諧穩(wěn)定的狀態(tài)，對(duì)人的腦部有較好的放松作用，對(duì)于脊柱和經(jīng)絡(luò)起到牽拉按摩效果，系統(tǒng)形成對(duì)交感神經(jīng)和迷走神經(jīng)的積極影響，起到提高心臟的

主要介紹了眼動(dòng)、腦電測(cè)試方法的基本原理及在產(chǎn)品設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用，并提出展望?！娟P(guān)鍵詞】設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)；實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)；眼動(dòng)；腦電產(chǎn)品設(shè)計(jì)是企業(yè)保持發(fā)展的動(dòng)力。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程中，設(shè)計(jì)方案評(píng)選處于關(guān)鍵一環(huán)，而產(chǎn)品設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)是對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行選擇與優(yōu)化的主要手段，因此在設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)中首先要選擇適當(dāng)?shù)脑O(shè)計(jì)評(píng)價(jià)方法，確立評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。1.產(chǎn)品設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)方法介紹設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)包含兩方面內(nèi)容，一是針對(duì)同一產(chǎn)品的多個(gè)設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)，二是針對(duì)同類產(chǎn)品已有樣品的評(píng)價(jià)分析。前者將設(shè)計(jì)方案與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)相比較，以接

紅外光譜 運(yùn)動(dòng) 腦電中圖分類號(hào)：G804 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)：A 文章編號(hào)：1009-9328（2017）06-000-01一、引言心理學(xué)對(duì)運(yùn)動(dòng)的研究最初開(kāi)始是對(duì)運(yùn)動(dòng)員動(dòng)機(jī)的研究，慢慢地隨著社會(huì)的發(fā)展運(yùn)用到日常的體育運(yùn)動(dòng)中，可用于提高大眾的身體素質(zhì)以及運(yùn)動(dòng)帶給人們身體的好處等等?，F(xiàn)如今各種儀器與心理學(xué)的緊密結(jié)合，讓我們能夠更加了解運(yùn)動(dòng)對(duì)個(gè)體所起的作用以及如何更好地影響個(gè)體。最常見(jiàn)的探究腦科學(xué)的儀器有近紅外光譜儀，腦磁圖，正電子發(fā)射層析技術(shù)，腦電和核磁共振成像等。二、

鍵詞：風(fēng)險(xiǎn)決策；腦電；近紅外；磁共振中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2016）52-0097-02在人類生產(chǎn)生活過(guò)程中，面臨著或大或小的風(fēng)險(xiǎn)情境，在風(fēng)險(xiǎn)情境下進(jìn)行決策行為是人類長(zhǎng)期以來(lái)學(xué)會(huì)的技能。個(gè)體須在損失或盈利、損失或盈利的權(quán)重、損失與盈利關(guān)系的不確定性這三個(gè)方面做出最優(yōu)選擇。當(dāng)個(gè)體不能預(yù)告決策情境各種備選方案的結(jié)果，方案不確定且概率已知時(shí)，便構(gòu)成了風(fēng)險(xiǎn)決策。在蓬勃發(fā)展的認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)推動(dòng)下，人們開(kāi)始探討風(fēng)險(xiǎn)決策背

不同方面的信息。腦電/電生理對(duì)發(fā)生在毫秒量級(jí)的瞬態(tài)神經(jīng)活動(dòng)敏感，可以動(dòng)態(tài)地揭示腦功能活動(dòng)的動(dòng)態(tài)連接性。由于EEG和fMRI信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理不同，決定了EEG/fMRI兩種技術(shù)在時(shí)-空兩方面具有互補(bǔ)性。通過(guò)信息融合將兩種技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行集成是一個(gè)受到高度關(guān)注的研究策略。該研究重點(diǎn)關(guān)注電生理的腦網(wǎng)絡(luò)分析方法，同時(shí)考慮電生理與fMRI信息的融合問(wèn)題，并將發(fā)展的新技術(shù)方法用于臨床神經(jīng)精神疾病的腦機(jī)制研究。成功建立了精神分裂癥獼猴模型，為該研究應(yīng)用發(fā)展的數(shù)據(jù)處理方法在疾

供依據(jù)，以駕駛員腦電信號(hào)δ(0.5～4 Hz), θ(4～8 Hz), α(8～13 Hz),β(13～30 Hz)頻譜幅值為輸入特征，結(jié)合SVM模型構(gòu)建了駕駛員腦力負(fù)荷識(shí)別模型. 在此基礎(chǔ)上，基于駕駛模擬器實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)該模型予以試算. 結(jié)果表明，模型識(shí)別正確率可達(dá)93.8%～96.5%. 該模型對(duì)駕駛員腦力負(fù)荷識(shí)別具有較高準(zhǔn)確性，可用于駕駛員腦力負(fù)荷識(shí)別.關(guān)鍵詞:駕駛員；腦力負(fù)荷；識(shí)別；腦電；支持向量機(jī)車載信息系統(tǒng)(如GPS導(dǎo)航，實(shí)時(shí)通訊，車載音視頻)的

頻誘發(fā)情緒并采集腦電及外周生理信號(hào)的公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù))進(jìn)行情緒識(shí)別的16篇文章做了梳理；對(duì)特征提取、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、降維、情緒分類、交叉檢驗(yàn)等方法做了詳細(xì)的解釋和比較；最后分析了現(xiàn)階段情緒識(shí)別在游戲開(kāi)發(fā)、多媒體制作、交互體驗(yàn)、社交網(wǎng)絡(luò)中的初步探索和應(yīng)用，以及情緒識(shí)別和情感計(jì)算目前存在的問(wèn)題及未來(lái)發(fā)展的方向.關(guān)鍵詞情緒識(shí)別；腦電；外周生理信號(hào)；特征提??；機(jī)器學(xué)習(xí)情緒是伴隨著認(rèn)知和意識(shí)過(guò)程產(chǎn)生的心理和生理狀態(tài)，在人類交流中扮演著非常重要的角色.對(duì)情緒的研究由來(lái)已久，近年

sting的癲癇腦電檢測(cè)方法陳爽爽1,2， 周衛(wèi)東1,2， 耿淑娟1,2， 袁 琦1,2， 王紀(jì)文3(1. 山東大學(xué) 蘇州研究院， 江蘇 蘇州 215123； 2. 山東大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院， 山東 濟(jì)南 250100；3. 山東大學(xué) 齊魯醫(yī)院， 山東 濟(jì)南 250100)自動(dòng)癲癇腦電檢測(cè)對(duì)癲癇的診斷具有重要意義， 可以減輕監(jiān)測(cè)長(zhǎng)期腦電的工作強(qiáng)度。 本文提出和探討一種基于梯度boosting的長(zhǎng)程腦電癲癇檢測(cè)的新機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 該算法提取長(zhǎng)程腦電的相對(duì)

風(fēng)定癎丸的療效和腦電地形圖的改變。方法：用熄風(fēng)定癎丸對(duì)133例癲癎患者進(jìn)行治療并進(jìn)行腦電地形圖檢查，同時(shí)與對(duì)照組進(jìn)行比較。結(jié)果：治療組的療效是95.6%，對(duì)照組是69.7%。腦電地形圖有明顯的改變。結(jié)論：熄風(fēng)定癎丸的療效是明顯的，腦電地形圖有重要的應(yīng)用價(jià)值。療效；熄風(fēng)定癎丸；癲癎；腦電地形圖10.3969/j.issn 1672-0458.2014.02.011

育園地·現(xiàn)代實(shí)用腦電地形圖學(xué) （續(xù)）第四章 正常人腦電地形圖第二節(jié) 正常老年人（Normal the aged）覺(jué)醒腦電地形圖以下是一位82歲正常男性老年人腦電地形圖，包括α（圖4-5）、β（圖4-6）、θ（圖4-7）、δ（圖4-8）4個(gè)頻段的圖像，其表現(xiàn)與正常成年人基本相同，但有以下特點(diǎn)：①α頻段圖像有從枕區(qū)向額區(qū)移動(dòng)和泛化的傾向；②慢波段θ和δ功率有降低的傾向。圖4-5 α頻率段圖4-6 β頻率段圖4-7 θ頻率段圖4-8 δ頻率段第三節(jié) 正常兒童（N

（正文見(jiàn)第51頁(yè)）Fig. 1 Evoke θ/ε and α changes of EEG with time stop training periodFig. 2 ε/α of EEG shows linear changes with time stop training periodFig. 3 δ/α of EEG showsU-shaped changes with time after high-intensity training peri

反復(fù)性三大特點(diǎn)。腦電圖(EEG)是腦神經(jīng)細(xì)胞電活動(dòng)在大腦皮層或頭皮表面的總體反映，在癲癇的診斷和治療中是一種非常重要的工具［1－2］。在癲癇發(fā)作間歇期(interictal)、發(fā)作前期(preictal)和發(fā)作期(ictal)，其腦電活動(dòng)也隨之發(fā)生變化。臨床上癲癇發(fā)作診斷所使用的方法為目測(cè)法，即通過(guò)觀察腦電信號(hào)中的癲癇特征波來(lái)診斷癲癇發(fā)作。通常，用于癲癇發(fā)作診斷的腦電信號(hào)持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間，有時(shí)甚至長(zhǎng)達(dá)幾天，分析如此長(zhǎng)的腦電信號(hào)耗費(fèi)專家大量的精力。因此，近年來(lái)人