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癫痫前期预测与自动预治疗模型研究

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【英文题名】	Epilepsy Prediction and Model Research for Pre-treatment Automatically
【作者】	黄小娜;
【导师】	王炜;
【学位授予单位】	兰州大学;
【学科专业名称】	电路与系统
【学位年度】	2010
【论文级别】	硕士
【网络出版投稿人】	兰州大学
【网络出版投稿时间】	2010-08-06
【关键词】	脑电信号; 非线性动力学; 癫痫预测; 自释药模型; 预治疗;
【英文关键词】	EEG; nonlinear dynamics; epilepsy prediction; model of releasing; pre-treatment;
【中文摘要】	癫痫是一种慢性大脑功能障碍性疾病,其发作原因是由于大脑神经元过度同步放电。癫痫病人占全体人群的0.5%-1%,其反复发作严重危害人类身心健康。癫痫发作的机理较为复杂,至今在临床上尚不明确。癫痫发作对大脑的损害很大,给患者带来了巨大的伤害,严重时甚至威胁患者的生命。为此,最好的办法就是在癫痫发作前对其准确预测,施予预防性治疗。本文以改进的非线性混沌算子为基础,分析大鼠脑电信号正常时期、癫痫发作前期、癫痫大发作期的非线性动力学特征,建立癫痫预测模型。在自动识别基础上,设计脑电信号特征触发控制的自动释药预治疗系统仿真模型。当预测系统发出报警信号后,可触发药泵自动释放一定剂量的抗癫痫药物,以达到预防癫痫发作的目的。则病人在癫痫发作前期就可得到预防性治疗,使大脑免受损害。本文以匹罗卡品诱发的大鼠脑电信号为对象,对癫痫发作前期进行预测；研究癫痫预测信号控制的微型自动释药泵仿真模型,以及进行预防性治疗的新方法,该研究对拓展脑科学研究新领域有重要的实用价值和科学意义。
【英文摘要】	Epilepsy is a chronic neurological disease of brain dysfunction, which is mainly due to the excessive synchronous discharge from brain neurons. The epileptic patients account for 0.5%-1%, and its recurrent attacks seriously hurt patients'physical and mental health. The mechanism of epilepsy is complex, and the statement is not clear at present. The brain damage caused by epileptic seizures is severe, and it brings great harm even the death to patients. Therefore the best way is to predict epileptic ...
【更新日期】	2010-09-07

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