1998年脑电信号游程长度统计分析法：非线性提取癫痫特征

本篇文章《脑电信号游程长度的统计分析方法 (1998年)》发表在1998年8月的四川大学学报(自然科学版)上，由陈芳、詹望和陈元亨共同完成。作者们提出了一种新颖的脑电图(EEG)信号处理和分析技术，突破了传统线性分析方法的局限。他们采用的方法不依赖于EEG信号的线性假设，也避免了直接应用非线性指标可能遇到的问题。 首先，文章介绍了一种编码过程，将原始的EEG信号转换成0-1序列。这种编码使得研究人员能够聚焦于信号的非线性特征，特别是游程长度的统计分布。游程长度是指在一个连续的数字序列中，1或0出现的最大连续次数。通过这种方法，作者能够提取出反映大脑功能状态的重要特征值，这些特征值能够揭示大脑活动的模式和潜在信息。 文章的核心实验部分是使用药物诱发家兔的癫痫样放电，将实验过程分为正常状态和癫痫潜伏期两个阶段。通过对不同阶段的EEG信号进行游程长度统计分析，研究者发现这种方法能够有效地识别和区分正常与异常的大脑活动模式，从而可能用于预测癫痫发作。 文章的关键词包括脑电信号、游程长度和统计分析，表明了研究焦点集中在利用非传统统计手段挖掘EEG信号的深层次含义。此外，文章还引用了R741.042作为分类号，这通常用于神经科学和技术领域的文献索引。 这篇文章为脑电图信号分析提供了一种创新的视角，展示了游程长度统计分析作为一种潜在的有效工具，可以用来理解和预测大脑的复杂动态，对于神经科学研究以及癫痫等神经系统疾病的诊断和预防具有重要意义。通过这种方法，科研人员能够深入理解大脑活动的非线性特性，为进一步探索大脑功能和疾病机制打开新的研究路径。