• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

发作前期脑电图记录中频谱不稳定性的检测。

Detection of spectral instability in EEG recordings during the preictal period.

作者信息

Aksenova Tatyana I, Volkovych Vladimir V, Villa Alessandro E P

机构信息

Inserm U318, Laboratoire de Neurosciences Précliniques, Grenoble, France.

出版信息

J Neural Eng. 2007 Sep;4(3):173-8. doi: 10.1088/1741-2560/4/3/001. Epub 2007 Apr 4.

DOI:10.1088/1741-2560/4/3/001
PMID:17873418
Abstract

The study of EEG recordings during the interval prior to an epileptic seizure onset--the preictal period--is likely to detect changes in the ongoing brain activity consistent with seizure anticipation. A novel index of spectral instability (ISpI) based on multiple abrupt changes of EEG spectral features is presented here. Based on the analysis of control records, robust M-estimates are used to calculate the threshold and avoid false warnings. The results obtained with a small data set (three patients, ten preictal records per patient) have shown that the ISpI index provided a warning flag that anticipated the seizure onset by 13.1 (SD = 4.0) min on average.

摘要

对癫痫发作开始前的间期——发作前期——进行脑电图(EEG)记录研究,可能会检测到与发作预期一致的正在进行的脑活动变化。本文提出了一种基于EEG频谱特征多次突然变化的频谱不稳定性新指标(ISpI)。基于对照记录的分析,使用稳健的M估计来计算阈值并避免误报。使用一个小数据集(三名患者,每位患者十份发作前期记录)获得的结果表明,ISpI指标提供了一个预警信号,平均提前13.1(标准差=4.0)分钟预测癫痫发作开始。

相似文献

1
Detection of spectral instability in EEG recordings during the preictal period.发作前期脑电图记录中频谱不稳定性的检测。
J Neural Eng. 2007 Sep;4(3):173-8. doi: 10.1088/1741-2560/4/3/001. Epub 2007 Apr 4.
2
Detecting epileptic seizures in long-term human EEG: a new approach to automatic online and real-time detection and classification of polymorphic seizure patterns.检测长期人类脑电图中的癫痫发作:一种自动在线实时检测和分类多形性发作模式的新方法。
J Clin Neurophysiol. 2008 Jun;25(3):119-31. doi: 10.1097/WNP.0b013e3181775993.
3
Real-time epileptic seizure prediction using AR models and support vector machines.基于 AR 模型和支持向量机的实时癫痫发作预测。
IEEE Trans Biomed Eng. 2010 May;57(5):1124-32. doi: 10.1109/TBME.2009.2038990. Epub 2010 Feb 17.
4
Epileptic EEG detection using neural networks and post-classification.基于神经网络和分类后处理的癫痫脑电检测
Comput Methods Programs Biomed. 2008 Aug;91(2):100-9. doi: 10.1016/j.cmpb.2008.02.005. Epub 2008 Apr 14.
5
A wavelet-chaos methodology for analysis of EEGs and EEG subbands to detect seizure and epilepsy.一种用于分析脑电图(EEG)及其子带以检测癫痫发作和癫痫的小波-混沌方法。
IEEE Trans Biomed Eng. 2007 Feb;54(2):205-11. doi: 10.1109/TBME.2006.886855.
6
Detection of pseudosinusoidal epileptic seizure segments in the neonatal EEG by cascading a rule-based algorithm with a neural network.通过将基于规则的算法与神经网络相结合来检测新生儿脑电图中的伪正弦癫痫发作片段。
IEEE Trans Biomed Eng. 2006 Apr;53(4):633-41. doi: 10.1109/TBME.2006.870249.
7
Testing statistical significance of multivariate time series analysis techniques for epileptic seizure prediction.测试用于癫痫发作预测的多元时间序列分析技术的统计显著性。
Chaos. 2006 Mar;16(1):013108. doi: 10.1063/1.2137623.
8
A multistage knowledge-based system for EEG seizure detection in newborn infants.一种用于新生儿脑电图癫痫发作检测的基于知识的多阶段系统。
Clin Neurophysiol. 2007 Dec;118(12):2781-97. doi: 10.1016/j.clinph.2007.08.012. Epub 2007 Oct 1.
9
Pattern extraction in interictal EEG recordings towards detection of electrodes leading to seizures.发作间期脑电图记录中的模式提取,用于检测引发癫痫发作的电极。
Biomed Sci Instrum. 2006;42:243-8.
10
Support vector machines for seizure detection in an animal model of chronic epilepsy.支持向量机在慢性癫痫动物模型中的癫痫检测。
J Neural Eng. 2010 Jun;7(3):036001. doi: 10.1088/1741-2560/7/3/036001. Epub 2010 Apr 19.

引用本文的文献

1
Redefining cognitive neurodynamics through transdisciplinary innovation.通过跨学科创新重新定义认知神经动力学。
Cogn Neurodyn. 2025 Dec;19(1):144. doi: 10.1007/s11571-025-10332-z. Epub 2025 Sep 5.
2
Temporally correlated fluctuations drive epileptiform dynamics.时间相关波动驱动癫痫样动力学。
Neuroimage. 2017 Feb 1;146:188-196. doi: 10.1016/j.neuroimage.2016.11.034. Epub 2016 Nov 16.