Книга “Обработка сигналов ЭЭГ” автора Саида Санеи рассказывает об электроэнцефалограммах (ЭЭГ), которые становятся все более важным методом измерения активности мозга и имеют большой потенциал для диагностики и лечения психических и мозговых заболеваний и отклонений. С помощью соответствующих методов интерпретации они становятся ключевой методологией для удовлетворения растущего глобального спроса на более доступные и эффективные клинические и медицинские услуги. Разработка и понимание передовых методов обработки сигналов для анализа сигналов ЭЭГ имеет решающее значение в области биомедицинских исследований. Эта книга посвящена этим методам, предоставляя обширное освещение алгоритмов и инструментов из области цифровой обработки сигналов. В ней обсуждаются их применение к медицинским данным, используя графики и топографические изображения для демонстрации результатов моделирования, которые оценивают эффективность методов. Кроме того, вы можете ожидать найти: объяснения значимости анализа и обработки сигналов ЭЭГ (с примерами) и полезный теоретический и математический фон для анализа и обработки сигналов ЭЭГ; изучение нормальных и аномальных ЭЭГ, неврологических симптомов и диагностической информации, а также представление ЭЭГ; обзоры
Электроэнцефалограммы (ЭЭГ) становятся все более важным показателем активности мозга и имеют огромное значение для диагностики и лечения психических и мозговых заболеваний и аномалий. С помощью надлежащих методов интерпретации они становятся ключевым методологическим подходом, чтобы удовлетворить возрастающий глобальный спрос на более доступные и эффективные клинические медицинские услуги. Развитие и понимание сложных методов обработки сигналов для анализа ЭЭГ-сигналов имеет решающее значение в областях биомедицинских исследований. Эта книга фокусируется на этих методах, предоставляя всесторонний обзор алгоритмов и инструментов из области цифровой обработки сигналов. В книге обсуждаются их применение к медицинским данным, с использованием графиков и топографических изображений для демонстрации результатов моделирования, оценивающих эффективность методов. Кроме того, вам придется: узнать о значимости анализа и обработки сигналами ЭЭГ (с примерами), узнать об относительных теоретических и математических основ для анализа и обработкой сигналов ЭЭГ; изучить нормы и аномалии ЭЭГ, неврологические симптомы и диагностическую информацию, а также представить ЭЭГs; ознакомиться с теоретическими подходами ЭЭГ - моделирования, такими, как восстановление, усиление, сегментация, и удаление различных внутренних и внешних артефактов из ЭЭГ и сигналов ERP (событие-связанных потенциалов); рассмотреть основные аномалии, такие, как приступ, и психические заболевания, такие как деменция, шизофрения, и болезнь Альцгеймера, вместе с их математическим анализом из сигналов ЭЭГ и ERP и феноменом сна; описать нелинейные и адаптивные методы цифровой обработки сигналов для обнаружения аномалий, локализации источника и взаимодействия мозг-компьютер с использованием многоканальных данных ЭЭГ, при установке акцента на неинвазивные методы, вместе с будущими темами для исследования в области обработки сигналов ЭЭГ. Информация, содержащаяся в книге “Обработка сигналов ЭЭГ”, может расширить клиническую информацию в сигналах ЭЭГ, способствуя это врачам и, в конечном итоге, обеспечивая более экономически эффективные, эффективные диагностические приспособления. Она будет полезна психиатрам, нейрофизиологам, эн.
Электронная Книга «EEG Signal Processing» написана автором Saeid Sanei в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470511930
Описание книги от Saeid Sanei
Electroencephalograms (EEGs) are becoming increasingly important measurements of brain activity and they have great potential for the diagnosis and treatment of mental and brain diseases and abnormalities. With appropriate interpretation methods they are emerging as a key methodology to satisfy the increasing global demand for more affordable and effective clinical and healthcare services. Developing and understanding advanced signal processing techniques for the analysis of EEG signals is crucial in the area of biomedical research. This book focuses on these techniques, providing expansive coverage of algorithms and tools from the field of digital signal processing. It discusses their applications to medical data, using graphs and topographic images to show simulation results that assess the efficacy of the methods. Additionally, expect to find: explanations of the significance of EEG signal analysis and processing (with examples) and a useful theoretical and mathematical background for the analysis and processing of EEG signals; an exploration of normal and abnormal EEGs, neurological symptoms and diagnostic information, and representations of the EEGs; reviews of theoretical approaches in EEG modelling, such as restoration, enhancement, segmentation, and the removal of different internal and external artefacts from the EEG and ERP (event-related potential) signals; coverage of major abnormalities such as seizure, and mental illnesses such as dementia, schizophrenia, and Alzheimer’s disease, together with their mathematical interpretations from the EEG and ERP signals and sleep phenomenon; descriptions of nonlinear and adaptive digital signal processing techniques for abnormality detection, source localization and brain-computer interfacing using multi-channel EEG data with emphasis on non-invasive techniques, together with future topics for research in the area of EEG signal processing. The information within EEG Signal Processing has the potential to enhance the clinically-related information within EEG signals, thereby aiding physicians and ultimately providing more cost effective, efficient diagnostic tools. It will be beneficial to psychiatrists, neurophysiologists, engineers, and students or researchers in neurosciences. Undergraduate and postgraduate biomedical engineering students and postgraduate epileptology students will also find it a helpful reference.
