脑生物电分析检测癫痫

　　研究人员已经开发出一种新方法来分析所失掉的信息从脑电图检测神经退行性疾病,如癫痫,使用大脑的生物信号。一组研究人员提出了一个新算法,该算法使用一种新的方法来分析所取得的信息从脑电图检测神经退行性疾病,如癫痫,应用大脑的生物信号。

　　该研究项目它开端作为一个配合名目旨在发明和解释生物景象源自卑脑皮层。本研究的目标是应用这些研究分析不同的疾病如帕金森病、阿尔茨海默症和癫痫。脑电图作为获取大脑信号的一种手腕。这种技巧使用头皮名义的电极进行测试,丈量和记载在大脑中发生的电运动。

　　第一个成果由迷信家们愿望记载和显示需要减少从脑电图因为获得的信息量,所有数据的分析须要大批的时间和大的处理才能。为了更有效地实现这一目的,科学家们设计了一个算法,容许他们提取比较相干的信号与癫痫相关的特征。因而,他们可能更快地检测和分类癫痫发生以及断定哪些部门或比较受影响的大脑区域。,

　　概括地说,这种方法可分为四个基础过程:通过使用脑电图信号的采集、荡涤或预处置信号以打消噪声和特点的提取/抉择取决于将如何使用这些信息。“检测数据应遵守线性进程,但目前,我们使用数据库

　　研讨职员说明说,这种方法提守信号的时光和频率模式的信息在一个新的和简略的方式。这使得它更轻易检测跟分类局部癫痫患者和开拓了将该算法运用于其他疾病的可能性。“首先开发了该办法分类和检测癫痫发生,然而在将来咱们盼望利用于其余神经退行性疾病如帕金森氏症、阿兹海默症或不同睡眠阻碍的剖析。