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抽象简介：中风是全球发病率和死亡率的主要原因。虽然脑电图（EEG）提供了有关中风后大脑活动的有价值的数据，但可能会误解定性的EEG评估。因此，我们检查了定量脑电图（QEEG）的潜力，以确定可以用作中风患者潜在电生理生物标志物的关键带频率。材料和方法：进行了一项单中心病例对照研究，在同意下招募了患有中风和健康对照的患者。EEG在中风患者入院后的48小时内以及对照组的门诊评估期间进行。预处理EEG信号，使用MATLAB分析光谱功率，并绘制为topoplots。结果：总共包括194名参与者，并将同样分为缺血性中风和对照的患者。我们研究队列的平均年龄为55.11岁（SD±13.12），中位国家卫生中风量表（NIHSS）得分中位数为6（IQR 4-6），而Lacunar Stroke是最常见的亚型（49.5％）。光谱分析，随后进行了地形脑映射，突出了Beta，Alpha和Gamma频段内重要通道的聚类。结论：QEEG分析确定了卒中后患者感兴趣的重要带频率，这表明是诊断和预后工具的作用。地形大脑映射提供了可以指导干预和康复策略的精确表示。未来的研究应探讨机器学习用于中风检测并提供个性化治疗方法。关键词：定量脑电图，QEEG，中风，光谱脑电图，地形简介中风是一种异质疾病，其特征是各种血管，血液动力学和全身异常。根据2017年全球疾病，伤害和危险因素研究
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