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基于复杂性测度的帕金森症病人EEG分析
Analysis of Parkinson’s EEG Based on the Complexity Measure
【摘要】 EEG 代表了大脑神经元活动的一种电信号,它一直是人们分析和研究大脑活动和大脑功能状态的重要工具。我们利用了由Kolm ogorov 和徐京华定义的Kc 复杂性和C1 复杂性,对帕金森症患者和正常人的EEG 时间序列作了分析和研究,根据400 例的统计结果表明,复杂性能够区分这两者,我们认为这种方法可能作为诊断帕金森症的客观指标。
【Abstract】 EEG represents the electricy activity of neurons in human brain; it is of course repeatedly used for studying and analyzing the brain activity and the status of brain function. We analyzed the Parkinson’s and normal persons’ EEG, with the aid of Kc complexity and C1 complexity defined by Kolmogorov and Xujinhua respectively. The results of the analysis on the data from 200 patients and 200 normal persons indicate that the complexity of EEG can be regarded as a feature classifying the Parkinson’s EEG and normal persons’ EEG.
- 【文献出处】 生物医学工程学杂志 ,JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING , 编辑部邮箱 ,1999年02期
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