RU2454172C1 - Method of determining synchronisation and desynchronisation of brain bioelectric activity - Google Patents

Method of determining synchronisation and desynchronisation of brain bioelectric activity Download PDF

Info

Publication number
RU2454172C1
RU2454172C1 RU2011103808/14A RU2011103808A RU2454172C1 RU 2454172 C1 RU2454172 C1 RU 2454172C1 RU 2011103808/14 A RU2011103808/14 A RU 2011103808/14A RU 2011103808 A RU2011103808 A RU 2011103808A RU 2454172 C1 RU2454172 C1 RU 2454172C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
frequency
determined
extrema
signal
amplitude
Prior art date
Application number
RU2011103808/14A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Александр Абрамович Певзнер (RU)
Александр Абрамович Певзнер
Елена Алексеевна Григорьева (RU)
Елена Алексеевна Григорьева
Сергей Сергеевич Шахназаров (RU)
Сергей Сергеевич Шахназаров
Алексей Львович Дьяконов (RU)
Алексей Львович Дьяконов
Александр Владимирович Курнавин (RU)
Александр Владимирович Курнавин
Original Assignee
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ярославский государственный педагогический университет" им. К.Д. Ушинского (ЯГПУ)
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ярославская государственная медицинская академия" Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию (ЯГМА)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ярославский государственный педагогический университет" им. К.Д. Ушинского (ЯГПУ), Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ярославская государственная медицинская академия" Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию (ЯГМА) filed Critical Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ярославский государственный педагогический университет" им. К.Д. Ушинского (ЯГПУ)
Priority to RU2011103808/14A priority Critical patent/RU2454172C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2454172C1 publication Critical patent/RU2454172C1/en

Links

Images

Landscapes

  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: invention relates to medicine and can be used for analysis of brain bioelectric activity. Electroencephalogram (EEG) is registered, frequency spectrum is calculated by means of Fourier transform. In obtained spectrum maximum extremums and minimum extremums are identified. Values of frequencies, which correspond to said extremums are determined. After that, impact is performed and EEG is registered at this background. From obtained values of extreme frequencies selected is frequency, multiple to frequency of periodic impact with factor of multiplicity k=2n, where n is integer. Synchronisation is determined by increase of amplitude of sugnal, obtained by filtration with narrow-band filter, whose central frequency is set to be equal to frequency of maximum extremum, desynchronisation being determined by decrease of amplitude of signal, obtained by filtration with narrow-band filter, whose central frequency is set to be equal to frequency of minimum extremum.
EFFECT: method extends arsenal of means for determination of synchronisation and desyncronisation of brain bioelectric activity.
12 dwg, 1 ex

Description

Изобретение относится к медицине и может быть использовано для исследований биоэлектрической активности мозга и при коррекции функционального состояния человека.The invention relates to medicine and can be used to study the bioelectric activity of the brain and to correct the functional state of a person.

Известен способ определения участков синхронизации биоэлектрической активности мозга при звуковом воздействии, реализованный в программе для анализа зависимости ЭЭГ от звукового воздействия [1]. Программа включает блок генерирования гармонического звука с частотой, изменяющейся по линейному закону в заданном частотном диапазоне, и блок анализа ЭЭГ. Блок анализа ЭЭГ выделяет участки синхронизации биоэлектрической активности мозга по существенному изменению величины биопотенциала.There is a method of determining the synchronization sections of the bioelectric activity of the brain during sound exposure, implemented in a program for analyzing the dependence of EEG on sound exposure [1]. The program includes a unit for generating harmonic sound with a frequency that varies linearly in a given frequency range, and an EEG analysis unit. The EEG analysis unit identifies areas of synchronization of the bioelectric activity of the brain by a significant change in the value of the biopotential.

Однако при использовании данного метода возникают существенные погрешности вследствие нечеткого выделения базового параметра для сравнения.However, when using this method, significant errors arise due to fuzzy allocation of the base parameter for comparison.

Известен также способ для автоматизированного обнаружения моментов синхронизации и десинхронизации ЭЭГ [2]. Способ реализуется в программе для ЭВМ, которая включает блок нахождения экстремумов сигнала, блок вычисления длительности участков между экстремумами и амплитуды колебаний, равной половине модуля разности по величине между экстремумами, и блок выделения моментов синхронизации по признаку относительного превышения амплитуды среднего ее значения за время регистрации и относительного снижения частоты колебания по сравнению со средним значением частоты.There is also a method for the automated detection of moments of synchronization and desynchronization of the EEG [2]. The method is implemented in a computer program, which includes a unit for finding the signal extrema, a unit for calculating the duration of sections between extrema and an oscillation amplitude equal to half the absolute value of the difference module between the extrema, and a unit for extracting synchronization times based on the relative excess of the amplitude of its average value during registration and a relative decrease in the frequency of oscillation compared to the average value of the frequency.

Данный способ, по сравнению с предыдущим, позволяет повысить точность, быстродействие и объективность выделения моментов синхронизации и десинхронизации.This method, compared with the previous one, allows to increase the accuracy, speed and objectivity of highlighting the moments of synchronization and desynchronization.

Однако в ряде случаев, например при значительном изменении частоты сигнала, выделение моментов синхронизации и десинхронизации становится невозможным.However, in some cases, for example, with a significant change in the frequency of the signal, the allocation of moments of synchronization and desynchronization becomes impossible.

Наиболее близким по технической сущности к изобретению является способ анализа вызванной синхронизации и десинхронизации ЭЭГ [3] /Журнал высшей нервной деятельности. 2004, том 54, №4, с.473-481/, включающий регистрацию биопотенциалов, предъявление эмоционального стимула, полосовую фильтрацию биоэлектрического сигнала в частотных диапазонах, соответствующих ритмам ЭЭГ (дельта 2.0-4.0 Гц, тета1 4.0-6.0 Гц, тета2 6.0-8.0, альфа1 8.0-10.0 Гц, альфа2 10.0-12.0 Гц, бета1 12.0-18.0 Гц, бета2 18.0-22.0 Гц, бета3 22.0-30.0 Гц, гамма 30.0-45.0 Гц), расчет относительного увеличения (вызванная синхронизация) и уменьшения (вызванная десинхронизация) квадрата амплитуды фильтрованного сигнала в интервале после предъявления стимула по сравнению с интервалом до начала предъявления стимула.Closest to the technical nature of the invention is a method for analyzing evoked synchronization and desynchronization of an EEG [3] / Journal of Higher Nervous Activity. 2004, vol. 54, No. 4, p. 473-481 /, including registration of biopotentials, presentation of an emotional stimulus, band-pass filtering of the bioelectric signal in the frequency ranges corresponding to EEG rhythms (delta 2.0-4.0 Hz, theta1 4.0-6.0 Hz, theta2 6.0- 8.0, alpha1 8.0-10.0 Hz, alpha2 10.0-12.0 Hz, beta1 12.0-18.0 Hz, beta2 18.0-22.0 Hz, beta3 22.0-30.0 Hz, gamma 30.0-45.0 Hz), calculation of the relative increase (caused by synchronization) and decrease (caused by desynchronization) of the squared amplitude of the filtered signal in the interval after the presentation of the stimulus compared to the interval before but presenting an incentive.

Недостатком данного способа является то, что не всегда наблюдается достоверное обнаружение явления синхронизации или десинхронизации вызванных именно заданными воздействиями. На фиг.1-9 приведены энцефалограммы, полученные при возбуждении гармоническим звуком с линейным изменением частоты в диапазоне от 157,5 Гц до 162,5 Гц, и обработанные полосовыми фильтрами согласно известному способу.The disadvantage of this method is that it is not always reliable detection of the phenomenon of synchronization or desynchronization caused precisely by the given actions. Figure 1-9 shows the encephalogram obtained when excited by a harmonic sound with a linear frequency change in the range from 157.5 Hz to 162.5 Hz, and processed by band-pass filters according to the known method.

Из приведенных рисунков видно, что наблюдается большое количество экстремумов максимумов и экстремумов минимумов с некоторым приближением наблюдаются совпадения экстремумов максимумов вблизи частоты звука 160 Гц. Отсюда видно, что определенные выводы о связи возникновения синхронизации с какой-либо определенной частотой звука сделать трудно, и соответственно определенность данного способа невелика.It can be seen from the figures that a large number of extrema of the maxima and extrema of the minima are observed with some approximation, coincidence of the extrema of the maxima near the sound frequency of 160 Hz is observed. This shows that it is difficult to draw certain conclusions about the connection between the occurrence of synchronization and any particular frequency of sound, and, accordingly, the certainty of this method is small.

Целью изобретения является повышение точности определения синхронизации и десинхронизации биоэлектрической активности мозга при периодическом воздействии.The aim of the invention is to improve the accuracy of determining the synchronization and desynchronization of the bioelectric activity of the brain under periodic exposure.

Решение поставленной задачи обеспечивается тем, что в способе определения синхронизации и десинхронизации биоэлектрической активности мозга осуществляется регистрация биоэлектрического сигнала, его фильтрация, и определение синхронизации по возрастанию амплитуды полученных фильтрацией сигналов и десинхронизации по снижению амплитуды полученных фильтрацией сигналов.The solution to this problem is provided by the fact that in the method for determining synchronization and desynchronization of the bioelectric activity of the brain, the bioelectric signal is registered, filtered, and synchronization is determined by increasing the amplitude of the signals received by filtering and desynchronization to reduce the amplitude of the signals obtained by filtering.

Новым является то, что согласно изобретению предварительно, до воздействия, регистрируется биоэлектрический сигнал. Посредством преобразования Фурье вычисляется частотный спектр биоэлектрического сигнала. В полученном частотном спектре выделяются экстремумы максимумы и экстремумы минимумы и определяются значения частот соответствующих этим экстремумам. Из полученных значений частот экстремумов выбирается частота, кратная частоте периодического воздействия с коэффициентом кратности к=2n, где n - целое число. Затем создается периодическое воздействие с одновременной регистрацией биоэлектрического сигнала. Производится фильтрация, полученного при периодическом воздействии, биоэлектрического сигнала узкополосными фильтрами центральные частоты, которых задаются равными частотам экстремумов. Синхронизация определяется по возрастанию амплитуды сигнала, полученного фильтрацией узкополосным фильтром, центральная частота которого задается равной частоте экстремума максимума, а десинхронизации определяются по снижению амплитуды сигнала, полученного фильтрацией узкополосным фильтром, центральная частота которого задается равной частоте экстремума минимума.What is new is that according to the invention, prior to exposure, a bioelectric signal is recorded. By means of the Fourier transform, the frequency spectrum of the bioelectric signal is calculated. In the obtained frequency spectrum, the extrema of the maxima and extrema of the minima are distinguished and the frequencies corresponding to these extrema are determined. From the obtained values of the frequencies of the extrema, a frequency is selected that is a multiple of the frequency of the periodic action with a coefficient of multiplicity k = 2 n , where n is an integer. Then a periodic effect is created with the simultaneous registration of the bioelectric signal. Filtration, obtained by periodic exposure, of the bioelectric signal by narrow-band filters, the central frequencies, which are set equal to the frequencies of the extrema, is performed. Synchronization is determined by increasing the amplitude of the signal obtained by filtering by a narrow-band filter, the central frequency of which is set equal to the frequency of the maximum of the maximum, and desynchronization is determined by reducing the amplitude of the signal obtained by filtering by the narrow-band filter, whose central frequency is set by the frequency of the minimum extremum.

Способ может быть реализован с использованием типовой аппаратуры, например электроэнцефалограф, компьютер со звуковой картой, и др.The method can be implemented using standard equipment, for example, an electroencephalograph, a computer with a sound card, etc.

Способ реализуется следующим образом.The method is implemented as follows.

Осуществляется регистрация биоэлектрического сигнала, например, с помощью известных методик и типовой аппаратуры, до звукового воздействия, так называемая фоновая ЭЭГ.A bioelectric signal is recorded, for example, using well-known techniques and standard equipment, before sound exposure, the so-called background EEG.

Посредством преобразования Фурье вычисляется частотный спектр биоэлектрического сигнала.By means of the Fourier transform, the frequency spectrum of the bioelectric signal is calculated.

Затем в полученном частотном спектре выделяются экстремумы максимумы и экстремумы минимумы и определяются значения частот, соответствующих этим экстремумам.Then, in the obtained frequency spectrum, extrema of maxima and extrema of minima are distinguished and the values of frequencies corresponding to these extrema are determined.

Создается периодическое воздействие, например звук заданной частоты, и одновременно производится регистрация биоэлектрического сигнала.A periodic effect is created, for example, a sound of a given frequency, and at the same time a bioelectric signal is recorded.

Затем из ранее полученных значений частот экстремумов спектра фоновой ЭЭГ выбирается частота, кратная частоте периодического воздействия с коэффициентом кратности к=2n, где n - целое число.Then, from the previously obtained values of the frequencies of the extrema of the spectrum of the background EEG, a frequency is selected that is a multiple of the frequency of the periodic exposure with a coefficient of multiplicity k = 2 n , where n is an integer.

Производится фильтрация биоэлектрического сигнала, полученного при периодическом воздействии, узкополосным фильтром, центральная частота которого задается равной частоте экстремума, кратной частоте задаваемого звука.The bioelectric signal obtained by periodic exposure is filtered by a narrow-band filter, the central frequency of which is set equal to the frequency of the extremum, a multiple of the frequency of the specified sound.

Если выбранный экстремум - максимум, определяется синхронизация по возрастанию амплитуды полученного сигнала.If the selected extremum is a maximum, synchronization is determined by increasing the amplitude of the received signal.

Если же выбранный экстремум - минимум, определяется десинхронизация по снижению амплитуды полученного сигналаIf the selected extremum is a minimum, desynchronization is determined to reduce the amplitude of the received signal

Пример.Example.

Перед звуковым воздействием с частотой, изменяющейся линейно в диапазоне 157,5 Гц до 162,5 Гц, получена фоновая ЭЭГ. Посредством преобразования Фурье определен частотный спектр данной фоновой ЭЭГ.Before sound exposure with a frequency that varies linearly in the range of 157.5 Hz to 162.5 Hz, a background EEG is obtained. By means of the Fourier transform, the frequency spectrum of this background EEG is determined.

Полученный спектр приведен на фиг.10. Затем в полученном частотном спектре выделяются экстремумы максимумы и экстремумы минимумы и определяются значения частот, соответствующих этим экстремумам. Из полученных значений частот экстремумов выбирается частота, кратная частоте периодического воздействия с коэффициентом кратности к=2n, где n - целое число.The resulting spectrum is shown in Fig.10. Then, in the obtained frequency spectrum, extrema of maxima and extrema of minima are distinguished and the values of frequencies corresponding to these extrema are determined. From the obtained values of the frequencies of the extrema, a frequency is selected that is a multiple of the frequency of the periodic action with a coefficient of multiplicity k = 2 n , where n is an integer.

Полученные значения частот экстремумов сведены в таблицу фиг.11.The obtained values of the frequencies of the extrema are summarized in table 11.

Из таблицы видно, что только частоты экстремумов максимумов 2,5 Гц и 5 Гц имеют кратную звуковую частоту 160 Гц из заданного диапазона.The table shows that only the frequencies of the extrema of the maxima of 2.5 Hz and 5 Hz have a multiple sound frequency of 160 Hz from a given range.

Задается звуковое воздействие с частотой, изменяющейся линейно в диапазоне 157,5 Гц до 162,5 Гц, и регистрируется ЭЭГ.A sound effect is set with a frequency that varies linearly in the range of 157.5 Hz to 162.5 Hz, and EEG is recorded.

Затем осуществляется узкополосная фильтрация фильтрами со средними частотами 2,5 Гц и 5 Гц.Then, narrow-band filtering is carried out with filters with medium frequencies of 2.5 Hz and 5 Hz.

На фиг.12 приведены ЭЭГ реакции на звуковое воздействие и ЭЭГ, полученные после фильтраций.On Fig shows the EEG response to sound exposure and EEG obtained after filtration.

На приведенном рисунке (Фиг.12) видно, что определение синхронизации при использовании фильтрации с точно выбранными средними частотами обеспечивает высокую точность определения искомых моментов синхронизации.In the above figure (Fig. 12) it can be seen that the determination of synchronization when using filtering with precisely selected mid frequencies provides high accuracy in determining the desired moments of synchronization.

Применение предложенного метода позволяет значительно повысить точность определения синхронизации и десинхронизации, вызванных периодическим воздействием. Данный способ найдет свое применение в нейрофизиологии при проведении исследований и в медицинской практике при создании методик немедикаментозной коррекции состояния организма.The application of the proposed method can significantly improve the accuracy of determining synchronization and desynchronization caused by periodic exposure. This method will find its application in neurophysiology during research and in medical practice when creating methods for non-drug correction of the state of the body.

Источники информацииInformation sources

1. Григорьева Е.А. Программа для анализа зависимости ЭЭГ от звукового воздействия / Е.А.Григорьева, А.А.Певзнер, С.С.Шахназаров // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2010613540, поступило 01.04.2010. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 28.05.2010.1. Grigoryeva EA A program for analyzing the dependence of EEG on sound exposure / E.A. Grigoryeva, A.A. Pevzner, S.S. Shakhnazarov // Certificate of state registration of a computer program No. 20100613540, received 01.04.2010. It is registered in the Register of computer programs 05/28/2010.

2. Григорьева Е.А. Программа для определения моментов синхронизации и десинхронизации /Е.А. Григорьева, А.А. Певзнер, С.С.Шахназаров // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2010615245, поступило 17.06.2010. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 13.06.2010.2. Grigoryeva EA The program for determining the moments of synchronization and desynchronization /Е.А. Grigoryeva, A.A. Pevzner, S.S. Shakhnazarov // Certificate of state registration of computer programs No. 20100615245, received June 17, 2010. It is registered in the Register of computer programs 06/13/2010.

3. Афтанс Л.И. Анализ вызванной синхронизации и десинхронизации ЭЭГ при восприятии угрожающей и положительной эмоциональной информации: влияние фактора личностной тревожности / Л.И.Афтанс, С.В.Павлов, Н.И.Рева, А.А.Варламов // Журнал высшей нервной деятельности, 2004, том 54, №4, с.473-481.3. Aftans L.I. Analysis of evoked EEG synchronization and desynchronization during the perception of threatening and positive emotional information: the influence of the factor of personal anxiety / L.I. Aftans, S.V. Pavlov, N.I. Reva, A.A. Varlamov // Journal of Higher Nervous Activity, 2004 Volume 54, No. 4, pp. 473-481.

Claims (1)

Способ определения синхронизации и десинхронизации биоэлектрической активности мозга, включающий регистрацию биоэлектрического сигнала, его фильтрацию и определение синхронизации по возрастанию амплитуды полученного сигнала и десинхронизации по снижению амплитуды полученного сигнала, отличающийся тем, что, с целью повышения точности определения синхронизации и десинхронизации биоэлектрической активности мозга при периодическом воздействии, предварительно, до воздействия, регистрируется биоэлектрический сигнал, посредством преобразования Фурье вычисляется частотный спектр биоэлектрического сигнала, в полученном частотном спектре выделяются экстремумы максимумы и экстремумы минимумы и определяются значения частот, соответствующих этим экстремумам, затем создается периодическое воздействие с одновременной регистрацией биоэлектрического сигнала, из полученных значений частот экстремумов выбирается частота, кратная частоте периодического воздействия с коэффициентом кратности к=2n, где n - целое число, и синхронизация определяется по возрастанию амплитуды сигнала, полученного фильтрацией узкополосным фильтром, центральная частота которого задается равной частоте экстремума максимума, а десинхронизация определяется по снижению амплитуды сигнала, полученного фильтрацией узкополосным фильтром, центральная частота которого задается равной частоте экстремума минимума. A method for determining synchronization and desynchronization of the bioelectric activity of the brain, including recording a bioelectric signal, filtering it and determining synchronization by increasing the amplitude of the received signal and desynchronization to reduce the amplitude of the received signal, characterized in that, in order to improve the accuracy of determining the synchronization and desynchronization of the bioelectric activity of the brain during periodic exposure, prior to exposure, a bioelectric signal is recorded, by pre the Fourier form, the frequency spectrum of the bioelectric signal is calculated, the extrema maximums and extrema are determined in the obtained frequency spectrum, the frequencies corresponding to these extrema are determined, then a periodic action is created with simultaneous registration of the bioelectric signal, a frequency multiple of the frequency of the periodic action is selected from the obtained extrema frequencies the coefficient of multiplicity k = 2 n , where n is an integer, and synchronization is determined by increasing amplitude the signal received by filtering by a narrow-band filter, the central frequency of which is set equal to the frequency of the maximum of the maximum, and desynchronization is determined by reducing the amplitude of the signal received by filtering by a narrow-band filter, the central frequency of which is set to the frequency of the minimum extremum.
RU2011103808/14A 2011-02-03 2011-02-03 Method of determining synchronisation and desynchronisation of brain bioelectric activity RU2454172C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011103808/14A RU2454172C1 (en) 2011-02-03 2011-02-03 Method of determining synchronisation and desynchronisation of brain bioelectric activity

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011103808/14A RU2454172C1 (en) 2011-02-03 2011-02-03 Method of determining synchronisation and desynchronisation of brain bioelectric activity

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2454172C1 true RU2454172C1 (en) 2012-06-27

Family

ID=46681799

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011103808/14A RU2454172C1 (en) 2011-02-03 2011-02-03 Method of determining synchronisation and desynchronisation of brain bioelectric activity

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2454172C1 (en)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2080240C1 (en) * 1993-10-08 1997-05-27 Санкт-Петербургское акционерное общество открытого типа "Медполимер" Device for putting flexible tube on fitting
EP1272098A1 (en) * 1999-11-23 2003-01-08 New York University Brain function scan system

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2080240C1 (en) * 1993-10-08 1997-05-27 Санкт-Петербургское акционерное общество открытого типа "Медполимер" Device for putting flexible tube on fitting
EP1272098A1 (en) * 1999-11-23 2003-01-08 New York University Brain function scan system

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
АФТАНАС Л.И. и др. Анализ вызванной синхронизации и десинхронизации ЭЭГ при восприятии угрожающей и положительной эмоциональной информации: влияние фактора личностной тревожности. - Журнал высшей нервной деятельности, 2004, 54, 4, с.473-481. *
ЯКОВЕНКО Е.А. Вызванные потенциалы и вызванная синхронизация/десинхронизация ЭЭГ в GO/NOGO тесте у детей с синдромом нарушения внимания с гиперактивностью. Автореф. дисс., 2003, с.5-16. CYETKOVC D. et al. Alterations of human electroencephalographic activity caused by multiple extremely low frequency magnetic field exposures. Med Biol Eng Comput. 2009 Oct; 47(10):1063-73. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Kesić et al. Application of Higuchi's fractal dimension from basic to clinical neurophysiology: a review
CN105496363B (en) The method classified based on detection sleep cerebral electricity signal to sleep stage
CN109224242B (en) Psychological relaxation system and method based on VR interaction
CN104994782B (en) The method and apparatus analyzed based on brain wave signal
Mukovski et al. Detection of active and silent states in neocortical neurons from the field potential signal during slow-wave sleep
Aboalayon et al. Efficient sleep stage classification based on EEG signals
US8280501B2 (en) Systems and methods for quantitatively characterizing slow wave activities and states in sleep
Thompson et al. Phase-amplitude coupling and infraslow (< 1 Hz) frequencies in the rat brain: relationship to resting state fMRI
Shokri-Kojori et al. An autonomic network: synchrony between slow rhythms of pulse and brain resting state is associated with personality and emotions
CN112674773B (en) Magnetoencephalogram source positioning method and device based on Tucker decomposition and ripple time window
Meenakshi et al. Frequency analysis of healthy & epileptic seizure in EEG using fast Fourier transform
Wu et al. Fast, accurate localization of epileptic seizure onset zones based on detection of high-frequency oscillations using improved wavelet transform and matching pursuit methods
US11253673B2 (en) Determining corrected timing of stimulation provided to a subject during sleep
Andrade et al. EMG decomposition and artefact removal
Phogat et al. Provoking predetermined aperiodic patterns in human brainwaves
RU2454172C1 (en) Method of determining synchronisation and desynchronisation of brain bioelectric activity
Wang et al. Comparison of synchrosqueezing transform to alternative methods for time-frequency analysis of TMS-evoked EEG oscillations
Chelaru et al. Reactivation of visual-evoked activity in human cortical networks
RU2484766C1 (en) Method of early encephalographic diagnostics of parkinson disease
Omar et al. An analysis of EEG signal generated from ischemic stroke patient
Tiwari et al. Comparative Approach to Detect Nocturnal Frontal Lobe Epilepsy Sleep Disorder through Frequency spectrum and its Energy Levels
Wang et al. Lesion localization algorithm of high-frequency epileptic signal based on Teager energy operator
Andermann et al. Duifhuis pitch: neuromagnetic representation and auditory modeling
Hasan et al. A ssvep based eeg signal analysis to discriminate the effects of music levels on executional attention
Joaquim et al. Short-term impact of polarity therapy on physiological signals in chronic anxiety patients

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190204