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脑电癫痫波文献资料
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EMD和SVM结合的脑电信号分类方法
脑电(EEG)癫痫波的自动检测与分类在临床医学上具有重要意义.针对EEG信号的非平稳特点,本文提出了一种基于经验模式分解(EMD)和支持向量机(SVM)的EEG分类方法.首先利用EMD将EEG信号分成多个经验模式分量,然后提取有效特征,后用SVM对EEG信号进行分类.结果表明,该方法对癫痫发作间歇期和发作期EEG的分类效果比较理想,识别率达到99%.
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依托咪酯与丙泊酚在无抽搐电休克治疗中的价值研究
目的 探讨依托咪酯与丙泊酚在无抽搐电休克治疗(MECT)中的价值.方法 选取我院462例接受无抽搐电休克治疗的患者,随机分为观察组和对照组,各231例.观察组治疗前使用丙泊酚进行麻醉,对照组治疗前使用依托咪酯进行麻醉,对比两组治疗效果.结果 两组患者麻醉前心率、收缩压、舒张压等指标均无显著性差异(P>0.05);MECT后观察组各项指标相对于治疗前及对照组治疗后显著降低(P<0.05),脑电癫痫波发作时间、不良反应显著少于对照组(P<0.05);两组抽搐能量指数、呼吸及意识恢复时间无显著性差异(P>0.05).结论 丙泊酚在无抽搐电休克治疗中效果显著,能够有效抑制患者脑电癫痫波发作且不会对血压和心率造成太大影响,值得推广.
