NicoletOne 脑电测量系统（脑功能监护仪） 网络资源，NicoletOne 脑电测量系统（脑功能监护仪）操作系统可以兼容各个平台。 一 、脑功能监护的原理 1、脑功能监护仪是通过头皮将脑部微弱的自发性生物电加以放大的图形，经过量化压缩后通过趋势图谱反映大脑功能状态的仪器。 2、简单化，直观化的图谱，从而便于非专业电生理医生对量化趋势图谱的判读。 二、为什么要进行脑功能监护？ 脑是人体最为重要的器官之一。严重的感染性疾病、缺血缺氧、代谢性/中毒性疾病、颅脑外伤、休克昏迷、肿瘤等等疾病均会使脑部受到严重损害，早期发现并及时救治以防不可逆的脑损伤发生对提高病人的救治质量极为重要。脑功能监护是早期发现脑功能的变化的最重要的手段。脑功能监护也将同心肺监护一样被广泛地应用于临床。 三、脑功能监护的目的 1）实时监测危重阶段脑功能的状态 2）早期发现脑功能的变化以及变化趋势 3）在可逆脑功能损伤阶段及时救治病人 4) 及时发现亚临床下的癫痫发作与癫痫持续状态 5）亚低温治疗中，对脑功能（脑缺氧缺血）的监控 6）指导治疗、评估疗效、预测预后 7）帮助对脑死亡进行判定 四、脑功能监护仪几种主要趋势 1、振幅整合脑电图（aEEG） 振幅整合脑电图（aEEG）将原始脑电波（EEG）时间的变化的进行压缩,信号经过各种数学变换后反映大脑皮层脑电图的背景活动，用于监测重症患者一段时间的大脑功能状态。 2、相对频带能量RBP 相对频带功率谱百分比的形式 将脑电波中的α、β 、θ、δ波的比重以百分比的形式呈现,可以清晰直观地观察各时间段不同脑电活动的比重。 3、频谱熵SEN 频普熵来自脑电图,根据复苏阶段前额骨骼肌兴奋程度及大脑皮层的受抑制程度，反应患者昏迷镇静深度。 4、α变异Alpha Variability α 变异通过脑电的波幅和频率进行性变化检测脑皮层细胞缺血缺氧性变化，反映大脑血流量（CBF）的变化和神经元损伤程度，于临床症状之前发现早期发现以防止脑血管痉挛的发生，避免造成永久性脑损伤。 五、临床应用 颅脑外伤 脑卒中 动脉瘤破裂 蛛网膜下腔出血 严重血管痉挛 神外手术后 代谢性／中毒性疾病 心肺复苏后缺血缺氧性脑病 癫痫持续状态 休克昏迷

大脑是一个极其并行和高效的信息处理系统，其计算架构与当今的计算机有着天壤之别。 神经计算的特点包括基于事件的处理、细粒度并行计算单元、鲁棒性和冗余、自适应和缩减，所有这些都是在大小、重量和能量资源的严格约束下完成的。

matlab最简单的代码 eeglabplot 简介 调用egglab实现批量绘制脑电拓扑图 使用topoplot函数可以轻松实现在matlab的fgure中绘制脑电拓扑图，但对于大量数据，如果每次都手动调用topoplot绘制单张拓扑图片，将会消耗大量时间和精力，这里手写了一个matlab脚本读取存放在excel文件中的批量数据并实现批量绘图。 1.数据源的存储结构 数据源为excel文件，excel文件内的数据截图如下： 数据基本分为三个部分:特征列，数据列和电极点列，其中： 特征列：代表数据的一个特征， 电极点列：表示测量数据所在的电极点位置 数据列：存储脑电强度数据 2.输入参数 算法前几行为输入参数： 参数名称 参数说明 featurecol 所选特征列在excel文件中的列标（数组） datacol 数据列的列标（数组） loccol 电极点数据在excel文件中的列标（int） boundlimitcol 根据此列数据进行分组并计算每组的最大值和最小值，绘图时为同组的数据分配相同的上小限（int） 3.输出结构 算法会根据输入的excel文件名，在源文件目录下创建一个同名

我用过的最好脑图工具——Xmind（含安装包）-附件资源

包含了所有脑电领域可能用到的深度学习模型包含BIGRU，,lstm,cnn,gcn,dnn,rnn等等23个深度学习模型。 同时包含了相应模型所需要的数据处理过程所用代码。 当然也包含了最基本的读取edf文件，得到脑电信号。

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帕金森病脑深部刺激疗法中STN靶点定位方法综述，曾雪，胡春华，脑深部电刺激（DBS）疗法近十年来成为治疗帕金森病、肌张力障碍、抑郁、癫痫等神经性疾病的重要疗法，手术能否取得成功的一个关键

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matlab代码不React非侵入性深脑刺激 该存储库包含用于通过时间干扰（TI）模拟无创性深部脑刺激（DBS）的所有代码。 关于该项目 该项目的灵感来自于2017年6月发表的一篇论文[1]，该论文提出了一种通过两个（或多个）时间干扰信号的非侵入式DBS新方法。 使用此仓库中可用的代码，您可以可视化球形头模型中电场（电场）的分布。 此外，使用计算出的电场分布，我们还可以看到神经元在导电介质中任何点的响应（头部模型）。 假设您具有任意头部模型的有限元分析（FEA）产生的电场分布，这也是该项目的一部分（但此处未介绍），则可以使用其他脚本来可视化分布。 综上所述，此存储库的主要重点有两个方面： 可视化从FEA或分析解决方案生成的电场分布 在电场分布的不同位置测试不同神经元模型的响应 电场（电场）分布 在这个项目中，我使用了球形头模型，以使事情变得简单。 E场的计算和可视化是在Matlab中完成的（如果您感兴趣，请查看Matlab文件夹）。 为此，您可以选择要查看其分布的电极配置，然后运行代码。 输出示例如下所示： 神经元React 一旦有了电场分布，我们可能想看看神经元在不同位置如何响应这种