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　　腦電圖監測對急性腦梗死繼發癲癇的臨床應用價值

　　摘要：目的:探討腦電圖對急性腦梗死繼發癲癇的臨床應用價值。方法:回顧分析2019年1月—2020年12月我院收治的急性腦梗死患者152例,對72例急性腦梗死繼發癲癇患者和80例急性腦梗死患者的腦電圖進行分析,分別設為觀察組與對照組,比較兩組腦電圖的特點與差異。結果:觀察組腦電圖異常率72.22%顯著高于對照組的43.75%(P <0.05)。觀察組中皮層梗死患者和皮層下梗死患者的腦電圖癲癇樣放電檢出率為分別為76.19%和26.67%,差異有統計學意義(P <0.05)。觀察組腦電圖改變形式為局灶性異常者和廣泛性異常者的比例均顯著高于對照組(P <0.05);改變形式為界線者的比例與對照組無顯著差異(P> 0.05)。結論:觀察組腦電圖異常率和異常程度均顯著高于對照組;皮質區病灶的腦電圖癲癇樣放電檢出率顯著高于非皮質區病灶。

　　丙泊酚藥物濃度對意識狀態相關腦電圖特征影響的研究

　　摘要：目的探索對丙泊酚藥物濃度和意識狀態改變敏感的腦功能特征。方法選擇擬行胸腹部手術治療的男性患者6例, 對所有患者使用靶控輸注設備進行丙泊酚輸注, 初始藥物濃度設置為1.0 mg/L, 然后每6 min增加0.2 mg/L, 直到患者達到無意識狀態。同時, 采集患者的腦電信號。將采集的腦電信號進行預處理并提取腦功能特征。構建藥物濃度相同、意識狀態不同和意識狀態相同、藥物濃度相同兩個數據集, 并使用線性判別分析(linear discriminant analysis, LDA)、邏輯回歸(logistic regression, LR)和支持向量機(support vector machine, SVM)3種機器學習算法模型在不同的數據集上進行分類分析。

　　基于腦電圖的無創腦機接口的臨床應用進展

　　摘要：腦機接口(BCI)技術是指在人腦與計算機或其他電子設備之間建立全新的直接控制通道，實現腦與外界環境的交互控制。BCI是綜合了神經科學、信號檢測、信號處理、模式識別等學科的交叉技術，可使嚴重神經損傷的患者重新與外界互動，提高患者的生活質量。目前，基于腦電圖的無創BCI技術在臨床上主要應用于意識障礙檢測診斷、輔助性功能替代及神經康復治療3個方面。相信隨著技術的發展，BCI將作為人工智能融合的重要橋梁為神經康復領域帶來重大突破。

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