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儿童脑电图测试
脑电测试儿童的脑电图是什么？脑电图或脑电图是大脑天然发生的电活动的记录。也记录在数字视频中。测试需要60到90分钟。我们应该在来之前做什么？您的孩子的头发应新鲜清洗，干燥，并没有所有头发产品，例如凝胶，油或发胶。如果愿意，带上梳子。除非您被明确告知这样做，否则请不要停止任何处方药。应照常吃饭；请确保您的孩子不会饿。避免提供刺激性饮料，例如可乐。如果您愿意，您的孩子可以戴上帽子戴在家中。测试期间会发生什么？您的孩子的头是测量的，可能用小蜡笔十字标记。使用水溶性糊剂将大约22条电线应用于头皮；只有一点温和的摩擦。可以使用脖子或手臂上的铅记录心跳。然后，一台计算机记录了大约20分钟的脑电波活动。没有什么可感受的。我们可能会要求您的孩子睁开并闭上眼睛。，在您的同意下，我们可能会要求您的孩子深呼吸几分钟，我们可能会显示出闪烁的灯光。之后，我们卸下电线，擦去任何糊剂，您可以整理孩子的头发。头部可能有点粘，但是任何糊状残留物都容易洗净。有些孩子之后喜欢戴帽子。您如何使用婴儿和幼儿管理？您为什么录制视频？该测试适合适合孩子的年龄，因此可以在母亲的腿上拥抱婴儿，并可以喂食。幼儿可以坐在成人的腿上并安静地玩耍。大孩子躺在沙发上。孩子越放松，录音就越清晰。我们有适合年幼孩子的玩具，故事书籍，故事录像带和DVD播放器；如果愿意，请带上自己的DVD。通常欢迎额外的成年人；为了帮助逗乐和分散小孩的注意，但其他孩子不应被带到诊所室。数字视频的记录是出于技术原因来帮助解释。只保留了援助解释的部分。您将要求您同意我们录制视频。为什么使用深呼吸和闪光灯？呼吸运动和闪光灯可能会为某些儿童增加额外的诊断信息。为什么需要同意？书面同意书确认您对深呼吸和闪光灯的同意，因为在某些人中触发癫痫发作的风险很小。尽管风险很低，但它可能对可能将来可能申请驾驶执照的年龄较大的儿童产生影响。请注意，这种风险也适用于房间中暴露于闪光灯的其他人。只有父母或法定监护人才能给予法律同意。如果其他人带您的孩子参加考试，则必须在约会之前与部门联系，以便我们可以做出其他安排书面同意。有任何副作用吗？我们什么时候可以得到结果？记录脑电图没有任何副作用。如果您在测试后有任何疑问，则应向医生寻求建议。结果将发送给将您的孩子转介测试的医生。这通常需要一到三周。如果您还有其他问题，请致电：01305 255255作者：Monica Freeman评论：2015年9月版权：多塞特郡县医院NHS基金会信托
第 7 章 脑电图 (EEG)
Nunez, MD、Nunez, PL 和 Srinivasan, R. (2016)。脑电图 (EEG)：神经物理学、实验方法和信号处理。收录于 Ombao, H.、Linquist, M.、Thompson, W. 和 Aston, J. (Eds.)《神经影像数据分析手册》（第 175-197 页），Chapman & Hall/CRC。提前在线出版。doi：10.13140/rg.2.2.12706.63687
脑电图记录仪操作手册
目录 使用指征 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 主屏幕 . ... .27 添加标签和注释 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .31 持续癫痫发作通知 . . . . . . . . . . .32 癫痫发作负担声音通知 . . . . . . . . .32 通过 USB 传输 EEG 记录文件 . . . . . . . .34 通过 WiFi 传输 EEG 记录文件 . . . . . . . . .34 默认声音通知设置 . . . . . . . . . . .37 设置日期/时间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
从脑电图信号识别数字
给定一个从一个人思考/看到从 0 到 9 的数字时记录的多通道 EEG 信号，我们能否识别出用户是否在思考某个特定的数字？这是本研究试图解决的基本问题。然而，这个问题并不简单，而且预计会更具挑战性，因为对这类数据集的研究很少。从机器学习的角度来看，这个问题可以表述为分类问题（二分类和多类）。此外，EEG 信号可以被视为多元时间序列数据，其中不同的通道相当于各种时间序列变量。所以问题归结为多元时间序列分类。根据 [1] 和 [2]，随着深度学习在 BCI 中的引入，从 2015 年到 2020 年，出版物数量急剧增加。这意味着深度学习在基于 EEG 的 BCI 中的应用是社区越来越感兴趣的话题。
脑电图的深度学习方法（...
摘要：在深度学习中，由于时间序列数据的随机性和非线性特性，寻找最佳算法可能具有挑战性。本研究致力于解决采用深度学习算法的 10 类分类和二元分类问题所带来的挑战。我们收集了参与 Corsi Block Tapping 任务的参与者的脑电图 (EEG) 数据，利用多层卷积神经网络 (CNN)、长短期记忆 (LSTM) 和双向 LSTM (BiLSTM) 模型的各种组合，以在不同频带（即 beta 波段 (14-30 Hz)、alpha 波段 (8-13 Hz)、theta 波段 (4-8 Hz) 和 delta 波段 (0.5-4.35 Hz)）上实现最高精度。我们在 10 类分类问题中的研究结果突出了 1 CNN + 4 线性层模型的卓越性能，准确率高达 64.47%。在二元分类领域，1 LSTM + 4 线性层模型表现最佳，准确率高达 93.30%。值得注意的是，β 波表现出增强的预测能力。这些结果对脑机接口实验的设计具有重要意义，特定大脑区域可以以更高的准确率预测反应。此外，未来的应用可能包括认知系统的开发，其中时间和准确性都起着关键作用。
t 的脑电图信号分析
摘要（泰语）................................................ ........................................... .........................摘要（英文）................................................. ........................................... ...................致谢................................................................. ........................................... .........................目录 ............................................... ................................................. .................................................目录 ............................................... ........................................... ...................................目录................................................ ................................................. .........................................章节
头皮下脑电图
头皮下脑电图 (ssEEG) 正在成为超长期脑电图 (EEG) 记录中一项有前途的技术。鉴于这一新兴领域可用的设备种类繁多，其在癫痫评估中的实用性仍存在不确定性。本综述批判性地分析了 ssEEG 设备的许多拟议实用性，包括 (1) 癫痫发作量化、(2) 癫痫发作特征化、(3) 癫痫发作侧化、(4) 癫痫发作定位、(5) 癫痫发作警报、(6) 癫痫发作预测、(7) 生物标志物发现、(8) 睡眠医学和 (9) 反应性刺激。正在开发的不同 ssEEG 设备具有各自的设计理念，具有独特的优势和局限性。有些设备主要提供单侧记录（24/7 EEG TM SubQ、Neuroview TM、Soenia UltimateEEG TM），双侧记录（Minder TM、Epios TM），甚至还有具有响应刺激能力的设备（EASEE）。我们综合了目前对这些 ssEEG 系统的知识。我们回顾了（1）ssEEG 设备、（2）使用案例场景、（3）挑战并（4）提出了理想 ssEEG 设计的路线图。由 Elsevier BV 代表国际临床神经生理学联合会出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
个性化脑电图e-tattoos
Luze Scalco de Vascincelos，1,9 Yichen Yan，2,9 Putkar Maharjan，1,8 Sayam Karar，3分钟Zhang，3 Bowen Yao，2 Hongbian li，1 Sidi，1 Sidi 2，1 Sidi 2，1 Eric Williams，1 Sandhy of The Sandhy of the Sandhy Solorzano-vargas，4是Hong，2 Yingjie du，2 Zixao Liu，2 Fumiaki Iwane，Charles Block 3，Andrew T. Repetski 1，1 Philip Tan，1 Anopan Wang，1MartıMartıMartır，1MartıMartır，́R。 Ximin H， *和Nanshu Lu 1,3,7,10， * 1航空航天工程与工程学系，得克萨斯大学和奥斯汀大学，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀，美国德克萨斯州78712，美国2美国2材料科学与工程系，洛杉矶，洛杉矶，洛杉矶，洛杉矶美国德克萨斯州奥斯汀大学奥斯汀分校电气和计算机工程，美国4戴维·盖芬医学院，医学院，洛杉矶，洛杉矶，加利福尼亚州洛杉矶，加利福尼亚州90095，美国5德克萨斯大学奥斯汀大学奥斯汀分校，美国德克萨斯州奥斯汀分校同样10铅联系 *紧随其后：jose.millan@austin.unexas.edu（J.D.D.R.M.），xinhe@ucla.edu（X.H.），nanshulu@utexas.edu（n.l。）https://doi.org/10.1016/j.celbio.2024.100004https://doi.org/10.1016/j.celbio.2024.100004
