癫痫发作期与发作间期状态的特征分析:基于主动态模态的系统动力学方法

该数据集包含儿科癫痫患者的脑电图(EEG)数据,涵盖发作期和发作间期状态,通过全局主动态模态分析等非线性方法研究脑区功能连接性,主要用于癫痫状态识别、脑电动力学特征提取及诊断指标开发,为癫痫辅助诊断和神经科学研究提供数据支持。

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2018-01-20 更新
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癫痫状态识别脑电动力学分析

基本信息

创建/更新时间
2018-01-20

资源简介

该数据集是一个用于癫痫状态分析的医学研究数据集,主要包含儿科患者的脑电图(EEG)数据,涵盖癫痫发作期和发作间期状态。数据通过非线性建模方法(全局主动态模态分析)构建,用于研究颞叶、额叶与枕叶脑区之间的功能连接性。数据集旨在提取新的诊断指标,以区分癫痫的发作期和发作间期状态,其研究方向包括脑电动力学分析、癫痫状态识别以及神经节律特征提取,可应用于癫痫诊断辅助和脑功能研究。

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/Characterisation_of_ictal_and_interictal_states_of_epilepsy_A_system_dynamic_approach_of_principal_dynamic_modes_analysis/5805708

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数据说明

该数据集是一个用于癫痫状态分析的医学研究数据集,主要包含儿科患者的脑电图(EEG)数据,涵盖癫痫发作期和发作间期状态。数据通过非线性建模方法(全局主动态模态分析)构建,用于研究颞叶、额叶与枕叶脑区之间的功能连接性。数据集旨在提取新的诊断指标,以区分癫痫的发作期和发作间期状态,其研究方向包括脑电动力学分析、癫痫状态识别以及神经节律特征提取,可应用于癫痫诊断辅助和脑功能研究。

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