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利用脑电功率谱特征评估酒精使用障碍患者治疗效果的系统: 本发明提供一种利用脑电功率谱特征评估酒精使用障碍(AUD)患者治疗效果的系统，通过脑电图监测传感器捕捉脑电活动，并通过数据处理单元计算静息态下的脑电功率谱特征，与预设基准值或不同心理状态下的指标模式相比较，以识别患者大脑...; 贾晓健杨梅黄庚娣朱映梅

穴位电刺激对人体24 h头低位卧床脑电功率谱密度的影响: 2025年; 目的观察24 h头低位卧床模拟失重期间脑电图(EEG)变化特点及穴位电刺激干预效果。方法将22名志愿者随机分为电针组和对照组,每组11人。对照组头低位卧床24 h,电针组头低位卧床24 h后刺激双侧内关穴30 min。分析比较卧床前后两组受试者静息态EEG信号功率谱密度(PSD)变化及心境状态变化。结果与卧床前相比,头低位卧床24 h后各脑区θ、α频带PSD普遍降低,右颞叶θ频带PSD及右中央区、右顶叶和左枕叶α频带PSD显著降低(P<0.05),卧床后心境状态量表(POMS)的疲劳、抑郁和愤怒评分及消极情绪纷乱总分显著升高(P<0.05),精力评分显著降低(P<0.05)。与对照组相比,电针组右额叶θ频带PSD显著降低(P<0.05),卧床后POMS抑郁评分有降低趋势。结论24 h头低位卧床模拟失重效应改变了静息时部分脑区的θ和α频带活动,同时更容易引起负面情绪的产生。电针刺激调节了右额叶θ频带的活动,对各脑区α频带活动可能存在正性调节作用,并在一定程度上减轻了头低位卧床引起的不良情绪的产生。; 刘智黎舒涵李程飞潘益凯孙科伟张云飞李晓英王永春崔光彬孙喜庆; 关键词：电针刺激内关穴头低位卧床

一种基于EEG脑电功率谱及功率谱斜率的睡眠情况分析方法: 本发明提出一种基于EEG脑电功率谱及功率谱斜率的睡眠情况分析方法，包括以下步骤：对原始脑电EEG信号进行预处理，得到预处理的脑电EEG信号；以一定时间间隔对预处理的脑电EEG信号进行分段，对每段预处理的脑电EEG信号进行...; 袁靖嘉戴松青王凯平罗睿

脑电功率谱在新生儿脑成熟度评估中的应用与研究进展: 2024年; 脑电图是评估新生儿大脑发育与功能状态的重要神经电生理手段,但其解读专业性较强且依赖主观经验,临床应用受限。多种形式的定量脑电图可对原始脑电图进行分析处理,提高了脑电图判读效率。脑电功率谱作为一种定量脑电图,具有判读简便、客观、及时等优点,逐渐应用于缺氧缺血性脑病、代谢性脑病、中毒性脑损伤等疾病,但其在新生儿大脑发育与功能状态中的研究尚处在探索阶段。本文对脑电功率谱在新生儿大脑发育与功能状态评估中的研究进行总结,并重点介绍其在新生儿脑成熟度评估中的研究进展。; 刘沁梅李恒徐巍; 关键词：新生儿脑电功率谱

脑小血管病认知障碍患者脑电功率谱变化与中性粒细胞/淋巴细胞比值相关性及临床价值研究: 2024年; 目的:探索脑小血管病认知障碍(CSVCI)患者脑电功率谱变化与中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)的相关性,并分析其临床价值。方法:收集脑小血管病(CSVD)患者61例,依据蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分,将其分为伴有认知障碍组(CSVCI组,29例)及无认知功能障碍组(CSVD组,32例),同期招募体检健康者20例为对照组(HC组)。对三组进行脑电图检查,比较全脑定量脑电图功率谱密度(PSD),并分析其与NLR的相关性。结果:CSVCI组年龄高于HC组,受教育年限低于CSVD组和HC组(均P<0.05)。CSVCI组和CSVD组高血压占比高于HC组(均P<0.05)。CSVCI组脑室旁及总脑白质Fazekas评分高于CSVD组和HC组,且CSVD组高于HC组(均P<0.05)。CSVCI组和CSVD组深部脑白质Fazekas评分高于HC组(均P<0.05)。CSVCI组δ、θ频段PSD值高于CSVD组,α频段PSD值低于CSVD组和HC组,CSVD组δ频段PSD值低于HC组(均P<0.05)。多因素Logistic回归表明α频段全脑PSD减低及受教育年限低为CSVCI发生的独立危险因素(均P<0.05)。CSVD患者α频段PSD值与MoCA评分呈正相关,δ频段PSD值与MoCA评分呈负相关,且脑室旁Fazekas评分、深部脑白质Fazekas评分及总脑白质Fazekas评分与MoCA评分呈负相关(均P<0.05)。NLR与θ频段全脑PSD呈正相关(P<0.05)。结论:CSVCI患者脑电快波活动减低而慢波活动增加。α频段全脑PSD值独立于Fazekas评分外影响CSVD患者认知障碍的发生,可能成为评估认知障碍严重程度、预测认知障碍发生的早期客观指标。NLR可能为导致脑电慢化的机制,有可能成为早期预测脑电慢化、认知障碍的客观指标。; 郭晓敏魏爱芹刘宗伟袁维帅朱娜; 关键词：蒙特利尔认知评估量表功率谱密度

偏头痛脑电功率谱密度和相干分析: 2024年; 目的探讨偏头痛患者(MP)发作间期静息态脑电功率谱密度和相干的变化及其意义。方法纳入2022年1月至2022年6月中国科学技术大学附属第一医院神经内科门诊确诊的45例无先兆发作间期偏头痛患者为偏头痛组(MP)及45名我院同期健康体检者为对照组(HC)。采集两组受试者静息态脑电数据及相关临床指标。计算两组19通道不同频段δ(1-3.9 Hz)、θ(4-7.9 Hz)、α(8-12.9 Hz)和β(13-29.9 Hz)的脑电功率谱密度和相干,并比较两组上述指标统计学差异。结果功率谱分析显示,与HC组比较,MP组δ频段在FP1和FP2通道的脑电功率谱密度降低,θ、α和β频段所有通道的脑电功率谱密度均降低,差异有统计学意义(校正P<0.05)。与HC组比较,MP组δ频段全脑平均脑电功率谱密度未见明显改变,θ、α和β频段全脑平均脑电功率谱密度降低,差异有统计学意义(校正P<0.05)。相干分析显示,MP组θ、α和β频段额颞顶枕区存在大量连接减弱的边,δ频段有较少连接减弱的边。各频段所有通道均无连接增强的边(校正P<0.05)。结论偏头痛患者发作间期存在脑电功率和相干的异常改变,为偏头痛临床诊治提供新的思路。; 程文文赵秀秀杨莹桂韦; 关键词：偏头痛功率谱密度相干

失匹配负性电位联合脑电功率谱峰频率ABCD模型对意识障碍患者预后的预测价值: 2024年; 目的探讨失匹配负性电位(MMN)联合脑电功率谱峰频率ABCD模型对重度脑损伤患者预后的预测价值。方法收集2022年6月至2023年1月入住新疆医科大学第一附属医院重症监护病房意识障碍的患者58例,于发病7 d内行事件相关诱发电位联合脑电功率谱峰频率ABCD模型检查,随访6个月,按格拉斯哥预后量表评分分组,1~2分为预后不良组,3~5分为预后良好组。分析一般资料及MMN波幅和ABCD模型与患者预后之间的关系。使用受试者工作特征曲线下面积对每个潜在的预测因子进行评估。结果纳入的58例患者中,35例患者预后良好,21例患者预后不良。单因素分析显示MMN、脑电功率谱峰频率ABCD模型与患者6个月后预后相关。而两组患者的年龄、性别、格拉斯哥昏迷评分、病因、受伤部位之间的差异无统计学意义(P>0.05)。多因素logistic回归分析显示,MMN较高波幅(OR=0.023,95%CI为0.003~0.174)是患者预后良好的独立预测因子,脑电功率谱峰频率A模型(OR=2.429,95%CI为0.236~24.992)是患者预后不良的独立预测因子。结论MMN较高波幅和脑电功率谱峰频率B、C、D模型是预测重度脑损伤患者预后良好的指标。; 汤冉冉王鑫罗坤; 关键词：事件相关电位脑电描记术预后

急性主观性耳鸣患者脑电功率谱研究及耳鸣影响相关因素分析: 曹宇琪

精神分裂症自杀未遂患者睡眠指标及脑电功率谱密度分析被引量：1: 2023年; 精神分裂症的死因之一为自杀相关行为,其自杀风险相较于普通人高出23.8倍。有研究表明精神分裂症患者中有20%~40%曾经尝试过自杀,且自杀相关行为发生率有逐年增高的趋势^([1]),除了对患者生命构成影响外,还会加重患者家庭及社会负担。; 刘文君胡伟明兰智勇徐家庭; 关键词：精神分裂症自杀未遂睡眠脑电功率谱

基于脑电功率谱密度和随机森林的自动睡眠分期方法被引量：2: 2023年; 采用深度学习技术实现睡眠自动分期计算复杂度较高,且需大量数据支撑。本文提出一种基于功率谱密度和随机森林的自动睡眠分期方法,先提取脑电信号6种特征波(K复合波、δ波、θ波、α波、纺锤波、β波)的功率谱密度作为特征,然后利用随机森林分类器实现5种睡眠状态(W、N1、N2、N3、REM)自动分类。采用Sleep-EDF数据库中健康受试者整晚睡眠脑电数据作为实验数据,对比了使用不同输入通道脑电信号(FpzCz单通道、Pz-Oz单通道、Fpz-Cz+Pz-Oz双通道)、不同分类器(随机森林、自适应增强、梯度提升、高斯朴素贝叶斯、决策树、K近邻)、不同训练集与测试集划分方法(2折、5折、10折交叉验证及单个受试者)对分类效果的影响。实验结果表明,当采用Pz-Oz单通道脑电信号和随机森林分类器时效果最好,无论怎样变换训练集与测试集,分类准确率都达到90.79%以上,总体分类准确率、宏观平均F1值、Kappa系数最高分别可达到91.94%、73.2%、0.845,证明该方法是有效的,且不易受数据量影响,具有较好的稳定性。与已有研究相比,该方法分类准确率更高、实现更简单,适用于自动化。; 高群霞吴凯; 关键词：睡眠分期功率谱密度脑电信号

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