资源类型：
收录情况：
◇ 统计源期刊
◇ 北大核心
◇ CSCD-C
文章类型：
机构：
[1]电子科技大学神经信息教育部重点实验室
电子科技大学
[3]海南软件职业技术学院信息管理系
海南软件职业技术学院
[2]首都医科大学宣武医院神经内科
神经内科
首都医科大学宣武医院
出处：
ISSN：
关键词：
脑电图
心因性非癫痫
网络分析
线性判别分析
摘要：
研究表明,神经精神疾病患者的临床表现与其大脑功能网络连接异常是相关的.心因性非癫痫(PNES)是一种心理疾病,不具有特征性的癫痫放电表现,是临床诊断上的一个难点.本文基于采集的脑电图(EEG)信号,利用网络分析方法,发现PNES患者前额与枕顶脑区之间的网络连接强度较正常组减弱.并且,将网络属性作为特征,利用线性判别分析(LDA)可对PNES患者和对照组获得85％的分类准确率,为临床诊断提供具有实际意义的价值信息.
基金：
国家自然科学基金资助项目(61175117,31070881,31100745)； 新世纪优秀人才项目资助(NCET-12-0089)； 863重点项目资助(2012AA011601)； 北京市科技计划项目资助(Z101107050210015)；
第一作者：
第一作者机构：
[1]电子科技大学神经信息教育部重点实验室
[3]海南软件职业技术学院信息管理系
通讯作者：
通讯机构：
[1]电子科技大学神经信息教育部重点实验室
推荐引用方式(GB/T 7714)：
王振宇,薛青,熊秀春,等.基于静息态脑电的心因性非癫痫性发作患者脑功能网络分析及分类识别研究[J].生物医学工程学杂志.2015,32(1):8-12.
