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EEG的信息熵分析

INFORMATION ENTROPY ANALYSIS OF EEG

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【作者】 童勤业刘刚强刘加友庞加利焦静如徐京华

【Author】 Tong Qinye Liu Gangqiang Liu Jiayou (Dept. of Optical & Scientific Instrument Engineering Zhejiang University. 310027)Pang Jiali Jiao Rujing (The 7th Peoples Hospital of Hangzhou)Xu Jinghua (Shanghai Institute of Biochemistry, Chinese Academy of Sciences)

【机构】 浙江大学光电与科学仪器工程系杭州市第七人民医院中国科学院上海生物化学研究所 杭州310027杭州310027210031

【摘要】 用非线性动力学观点来分析EFG认为它可能是一个不稳定混沌态,并提出了用信息熵的方法来分析这一混沌态的结构特征.临床观察发现在不同功能态下其特征是不一样的,并发现精神病人中信息传递特征参数有“倒置”现象,这对EEG分析和临床脑电诊断都是有很大意义的.

【Abstract】 Human EEG is an unstable chaotic state in view of nonlinear dynamics analysis. In this paper an information entropy measurement to characterize the EEG temporal series is introduced. The information entropy was computed and showed to be closely related to the brain functional states. It was also found that the characteristic parameters of EEG of some mental patients were inverted as that of normal person. It is very helpful and important to diagnose Psychiatric patients.

【关键词】 脑电混沌时间序列
【Key words】 EEG Chaos Time series
【基金】 国家自然基金会资助
  • 【文献出处】 生物物理学报 ,Acta Biophysica Sinica , 编辑部邮箱 ,1993年04期
  • 【被引频次】23
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