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大多数生理系统复杂的想法在最近几十年中变得越来越流行。复杂性现在被认为是生理和医学中普遍存在的现象，它允许生活系统适应保留稳态的外部扰动。复杂性源自系统的特定特征，例如分形结构，自组织，非线性，存在许多相互依存的组件在不同的层次结构和不同的时间尺度上相互作用，以及通过生理网络与其他系统的互连。这种生理系统产生的生物医学信号可能会携带有关系统复杂性的信息，该系统可以利用以检测生理状态，以随着时间的推移监测健康状况或预测病理事件。出于这个原因，生物医学信号分析的最新趋势旨在设计用于从派生时间序列中提取系统复杂性信息的工具，例如连续的脑电图记录和肌肉记录记录，心血管变量的逐个表现值，或者是呼吸呼吸器的呼吸器变量测量值。本期特刊为评估生理系统的复杂动力学的时间序列分析的快速发展领域收集了16项科学贡献。在这方面，特刊包括两项有关临床主题特别相关的评论。Sun等人的论文。[1]修改了关于阿尔茨海默氏病的研究，该研究量化了大脑信号（电和磁摄影或功能磁共振成像）的复杂性改变。为了为普通读者提供对这个广泛而明显的主题的广泛愿景，该特刊不仅要求设计出新的方法论方法，这些方法是为了改善现有的复杂性量词，或在生理或临床场景中进行复杂性分析的新颖应用，而且还用于描述在临床和生物学研究的特定领域中描述复杂性方法的评论论文。审查指出，阿尔茨海默氏症患者的信号复杂性丧失，可能代表其功能病变的生物标志物，可用于疾病诊断和脑功能障碍的定量。Rampichini等人的论文。 [2]回顾了对表面肌电图的复杂性分析的研究，以检测运动肌肉中疲劳的发作，这是对生理学，病理生理学，训练和康复的极大兴趣的问题。 对于每个复杂性指数，作者总结了其含义，估计算法以及应用它的研究结果。 读者将在本期特刊中发现的新方法学方法将熵和信息流评估的理论方面。 任何熵估计器的所需特征都是相对一致性，在大多数应用程序中，假定通过设置估算值参数的特定值进行有意义的比较（例如给定的嵌入尺寸Rampichini等人的论文。[2]回顾了对表面肌电图的复杂性分析的研究，以检测运动肌肉中疲劳的发作，这是对生理学，病理生理学，训练和康复的极大兴趣的问题。对于每个复杂性指数，作者总结了其含义，估计算法以及应用它的研究结果。读者将在本期特刊中发现的新方法学方法将熵和信息流评估的理论方面。任何熵估计器的所需特征都是相对一致性，在大多数应用程序中，假定通过设置估算值参数的特定值进行有意义的比较（例如给定的嵌入尺寸
通过生物医学信号分析评估生理系统中的复杂性
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