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World File Search System脑电图
脑电图高振幅快速活动
目的：在出现明显的脑磁共振成像 (MRI) 铁沉积发现之前对 β-螺旋桨蛋白相关神经变性 (BPAN) 进行早期诊断仍然具有挑战性。本研究检查了 BPAN 儿童在脑电图 (EEG) 上是否具有特征性的高振幅 (>50 l V) 快速活动 (HAFA)。方法：我们对 5 名 BPAN 患者儿童期进行的脑电图进行了回顾性分析。我们还检查了 59 名患有不同病因的患者的 143 份脑电图，包括癫痫 (n = 33)、急性脑病 (n = 6)、神经发育障碍 (n = 5)、非癫痫事件 (n = 4) 和其他 (n = 11)。训练有素的脑电图师审查了所有脑电图。当观察到过度的快速活动时，评估幅度、频率和局部性。结果：5 名 BPAN 患者均在 12-21 个月大时接受了初始脑电图检查，在清醒和睡眠脑电图上均观察到弥漫性连续 HAFA（范围为 20-50 Hz）。在清醒记录中，5 名患者中有 4 名没有明显的后部优势节律。虽然 143 个脑电图中有 28% 有持续过度快速活动，主要在睡眠记录中，但只有两个（1.4%）在睡眠时表现出 HAFA，他们的清醒脑电图具有明显的后部优势节律。结论：BPAN 儿童的脑电图在清醒和睡眠时均显示持续弥漫性 HAFA，这在其他病因儿童中并不常见。意义：本研究为 BPAN 的早期诊断提供了重要线索。2020 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版，保留所有权利。
进行脑电图检查（易读）
参考：2020ER0020 第 1 页，共 2 页 文本 © GOSH NHS Foundation Trust，2020 年 7 月 符号 © Widgit Software 2002-2012 (www.widgit-health.com)
临床政策：动态脑电图
对无人看管、不合作的患者的研究必不可少。动态脑电图（CPT 代码 95950 或 95953）应始终在清醒和昏昏欲睡/睡眠状态脑电图（CPT 代码 95816、95819、95822 或 95827）之前进行。背景在大多数情况下，在诊所或门诊癫痫机构进行的标准脑电图可以识别特定于癫痫发作的大脑活动；然而，当常规脑电图无法得出结论并且临床病史强烈暗示癫痫发作时，可能需要进行动态脑电图。动态脑电图可能会增加在这些个体中检测到癫痫样异常的机会，并显著影响临床管理。据估计，12% 至 25% 的之前常规脑电图正常或无诊断意义的个体在动态脑电图上有癫痫样活动。 3 如果常规检查无法诊断出晕厥等其他病症，则动态脑电图记录可用于评估和鉴别诊断。它还可以估计癫痫发作的频率，有时可能有助于评估药物的有效性并确定其适当的剂量。
缺血性中风的定量脑电图。......
摘要 简介：中风是全世界发病和死亡的主要原因。虽然脑电图 (EEG) 提供了有关中风后大脑活动的宝贵数据，但定性 EEG 评估可能会被误解。因此，我们研究了定量 EEG (qEEG) 识别可作为中风患者潜在电生理生物标志物的关键波段频率的潜力。材料和方法：进行了一项单中心病例对照研究，其中招募了中风入院患者和健康对照者，并征得其同意。中风患者在入院后 48 小时内进行 EEG 测试，而对照者在门诊评估期间进行 EEG 测试。对 EEG 信号进行预处理，使用 MATLAB 分析其频谱功率，并绘制为地形图。结果：共纳入 194 名参与者，分为缺血性中风患者和对照者。我们研究队列的平均年龄为 55.11 岁（SD±13.12），美国国立卫生研究院卒中量表 (NIHSS) 评分中位数为 6（IQR 4-6），腔隙性卒中是最常见的亚型 (49.5%)。频谱分析，以及随后的脑地形图映射，突出显示了 β、α 和 γ 波段内重要通道的聚集。结论：qEEG 分析确定了卒中后患者感兴趣的重要波段频率，表明其可作为诊断和预后工具。脑地形图映射提供了精确的表示，可以指导干预和康复策略。未来的研究应探索使用机器学习进行卒中检测并提供个性化治疗。关键词：定量脑电图、qEEG、卒中、频谱脑电图、地形介绍卒中是一种异质性疾病，以各种血管、血流动力学和全身异常为特征。根据 2017 年全球疾病、伤害和风险因素负担研究，它是全球第二大死亡原因和第三大残疾原因
多播非线性脑电图分析
1教育与体育教育学家教职员工（FPCEE），布兰奎尔纳，拉蒙·劳尔大学，西班牙巴塞罗那08022； NG1 4FQ心理学系实验室（HNL），英国劳动力或同学，伦敦帝国学院生物学院高中，伦敦W1T 7NF，K 7 K 7 K
脑电图在施工中的应用
可穿戴的脑电图（EEG）被认为是研究工作场所中个体的心理生理状况以减轻职业健康和安全的一种手段。在其他部门之后，建筑学者在过去十年中采用了这项技术，以加强基于证据的做法来改善工人的福祉。本研究介绍了脑电图的最新硬件，算法和应用程序作为一个平台，可帮助处理构建任务的风险易风险和复杂性。在总结了脑电图的背景及其在不同领域的研究范例之后，提供了对EEG支持的建筑研究的全面综述。首先，通过BIBLIO度量分析协助的宏观评论，绘制了研究流的全局。第二，进行了微观审查，以发现文献中的差距。确定的差距用于将未来的研究方向分类为理论，应用和方法论发展。
文章根据静息状态脑电图数据预测个体用户脑电图特征的动态范围，以评估其对被动脑电图的适用性——
摘要：随着近年来低成本可穿戴脑电图 (EEG) 记录系统的发展，被动式脑机接口 (pBCI) 应用正在教育、娱乐和医疗保健等各种应用领域中得到积极研究。各种 EEG 特征已被用于实现 pBCI 应用；然而，经常有报道称，有些人难以充分享受 pBCI 应用，因为他们的 EEG 特征的动态范围（即其随时间变化的幅度）太小，无法用于实际应用。进行初步实验以寻找与不同心理状态相关的个性化 EEG 特征可以部分避免这一问题；然而，对于大多数 EEG 特征动态范围足够大以用于 pBCI 应用的用户来说，这些耗时的实验是没有必要的。在本研究中，我们尝试从静息状态脑电图 (RS-EEG) 预测个人用户最广泛用于 pBCI 应用的脑电图特征的动态范围，最终目标是识别可能需要额外校准才能适合 pBCI 应用的个人。我们使用基于机器学习的回归模型来预测三种广泛使用的脑电图特征的动态范围，已知这三种特征与大脑的效价、放松和集中状态有关。我们的结果表明，脑电图特征的动态范围可以预测，归一化均方根误差分别为 0.2323、0.1820 和 0.1562，证明了使用短暂静息脑电图数据预测 pBCI 应用的脑电图特征的动态范围的可能性。
探索基于脑电图的设计研究：系统评价
方法 本研究系统回顾了在产品设计或建筑等各种设计领域使用 EEG 的实验设计研究。使用系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 方法选择了 29 篇论文。所选论文于 2012 年至 2022 年期间在同行评审期刊上发表，以英文撰写，并对其设计、变量、EEG 工具和指标、刺激、实验设置、分析方法和发现进行了分析。分析采用框架、人群、干预、控制、结果和设置 (PICOS) 方法。
检测痴呆症：使用脑电图
非侵入性脑电图 (EEG) 技术已用于识别与痴呆相关的大脑活动异常。许多研究都研究了使用 EEG 辅助诊断痴呆症（包括阿尔茨海默病 (AD) 和其他类型的痴呆症）的情况。最早也是最重要的使用 EEG 作为早期 AD 识别工具的研究是由 Jelles 等人在 [12] 中开展的。研究结果表明，EEG 频谱分析可以区分痴呆症患者和健康对照者，这表明 EEG 可能是痴呆症早期检测的宝贵诊断工具。Jeong 等人在 [13] 中开展的另一项研究。研究了使用 EEG 区分 AD、血管性痴呆和路易体痴呆的情况。根据研究，EEG 在区分这些痴呆形式方面具有很高的准确度，表明它可能是痴呆鉴别诊断的宝贵工具。今年晚些时候，Babiloni 等人[14] 还概述了 EEG 作为痴呆诊断工具的研究现状。根据研究，痴呆患者始终存在 EEG 异常，该测试可以区分各种形式的痴呆。该研究确实指出，需要进一步研究以确定 EEG 对痴呆诊断的临床相关性，因为它在敏感性和特异性方面存在局限性。