目的:提出一种新型脉冲神经元模型及其网络，描述其建模方法，并用计算机模拟验证其性能。方法:在充分考虑生物学适应性（激活电位阈值和不应期开关），及其对尖峰放电脉冲产生及其传导的动态调节机制基础上，在新型脉冲神经元模型中引入了突出后电位多通道滤波器，实现了输出电流及神经元突触强度的动态调节。提出基于自适应最小均方（LMS）的误差反向传播（BP）学习算法，并将其应用于尖峰放电神经网络的调节。结果:在自发噪声下，新型脉冲神经元模型的尖峰放电间期信号直方图满足泊松分布。通过2个新型脉冲神经元的简单连接，可以形成多种复杂的尖峰放电模式。新型脉冲神经元模型具有自发本征噪声的特征，能够形成复杂的周期尖峰放电模式。对于输入噪声控制，该模型的不应期与门限电位适应性参数的稳定性较好。刺激电流-尖峰放电脉冲频率间的线性关系较好。结论:所提出的新型脉冲神经元模型在自发噪声条件下能产生多种模式的振荡和相干振荡，这与生物神经元极其相似，能实现复杂的噪声信号处理。所采用的具有不同频带的多通道突触后电位滤波器，能使一些突触后电位信号变得平稳。所提出的基于于自适应LMS的BP学习算法克服了尖峰放电信号的瞬态变化特性导致的误差驱动学习算法无法应用的问题。

癫痫是一种严重的慢性神经系统疾病，可通过分析由脑神经元产生的脑电信号对其进行检测，因此脑电图成为诊断癫痫的关键工具。应用特异性方法对脑电信号进行处理和分析，在探索大脑工作机制和脑神经系统疾病的诊断方面具有重要意义。本文通过对脑电图信号的特征提取、特征分类等相关分析方法（如主成分分析、独立成分分析、小波变换、线性判别分析、支持向量机、人工神经网络和决策树等）进行总结，阐述了其在癫痫治疗中的应用，概括展示了近年来的研究进展。为癫痫发作的检测和分类以及未来的研究方向提供了一定的借鉴和参考。

目的:对时距记忆提取阶段的行为学指标以及脑电信号在不同提取次数下的变化规律进行探讨。方法:随机抽取2022年11月招募的上海理工大学健康被试30名，采用时间估计任务的再现法，记录被试1 500 ms时距记忆提取阶段的反应时间和脑电信号，计算记忆错误率、精度和准确度以及脑电信号低频段功率，进行时频分析和溯源分析，并对记忆错误率、精度与θ、β节律的相关性进行pearson相关性分析。结果:时间差和记忆精度在提取次数间存在主效应[ F（3，1 196）＝2.932， P＝0.033； F（3，1 196）＝3.191， P＝0.026]，且随着提取次数的增加而变大。记忆准确度不存在主效应，但随着提取次数增加，准确度均值变大。随着记忆提取次数增加，左侧额叶的θ节律功率逐渐变大[ F(3，116)＝2.668， P＝0.035]，额中叶β节律平均功率逐渐减小[ F(3，116)＝2.810， P＝0.029]。上顶叶体感联合皮层（BA7）、背外侧前额叶（BA9）和前运动皮层（BA6）脑区在第1次与第2次、第2次与第3次、第3次与第4次记忆提取中的电流密度分布差异均出现了增加（ P<0.01）。θ节律与记忆精度呈正相关（ r＝0.258 ，P<0.05），β节律与记忆精度呈负相关（ r＝?0.404 ，P<0.01）。 结论:时距记忆提取阶段，增加时距记忆的提取次数会提高记忆错误率和精度，记忆精度与左侧额叶θ节律功率增加以及额中央区域β节律减小有关。

目的:观察悬吊训练模式下的核心稳定性训练对脑卒中患者平衡功能的影响。方法:选取符合标准的60例脑卒中患者按随机数字表法分成对照组和实验组，每组30例。2组患者均接受脑卒中后常规的康复训练；在此基础上，对照组进行传统核心稳定性训练，实验组则进行悬吊训练模式下核心稳定性训练，每日训练1次，每周5次，连续训练4周。分别于治疗前和治疗4周后(治疗后)，采用Prokin平衡仪对2组患者的站立位平衡能力进行评定，并记录患者睁眼、闭眼平衡测试时的运动轨迹长度及运动椭圆面积；同时利用表面肌电图(sEMG)记录平衡测试时双侧竖脊肌和多裂肌肌电信号的平均肌电(AEMG)值。结果:①平衡功能变化：治疗后，睁眼闭眼平衡测试，2组患者压力中心的运动轨迹长度、运动椭圆面积均少于组内治疗前( P<0.01)；实验组患者压力中心的运动轨迹长度[睁眼(226.40±88.59)mm、闭眼(312.07±118.45)mm]、运动椭圆面积[睁眼(198.83±84.99)mm 2、闭眼(303.50±123.86)mm 2]均少于对照组[运动轨迹长度：睁眼(291.23±117.71)mm、闭眼(405.27±181.05)mm；运动椭圆面积：睁眼(250.47±109.23)mm 2、闭眼(379.03±144.91)mm 2]，组间差异有统计学意义( P<0.05)。②表面肌电图变化：治疗后，睁眼和闭眼平衡测试时，2组患者双侧竖脊肌与多裂肌的AEMG值均大于组内治疗前( P<0.01)；闭眼平衡测试时，实验组患侧多裂肌的AEMG值[(58.48±10.40)μV]显著大于对照组[(52.39±10.63)μV]，且组间差异有统计学意义( P<0.05)。 结论:悬吊训练模式下的核心稳定性训练能显著改善脑卒中患者的平衡功能，其效果优于传统核心稳定性训练。

目的:采用非线性动力学方法提取慢性腰痛(cLBP)患者与健康对照者深度多裂肌不同状态下肌电图(EMG)信号中所蕴含的非线性动力学信息，比较二者的非线性指标Lempel-Ziv(LZ)复杂度的变化特点。方法:选取符合标准的cLBP患者25例设为cLBP组，另选取性别、年龄、教育程度等相匹配的正常受试者28例设为正常组。采用sEMG结合丝电极记录2组受试者腰部L 4深层多裂肌EMG信号，分析静息状态、最大肌力、耐力收缩、持续收缩后放松等4种不同状态下多裂肌电非线性特征LZ复杂度的差异，并比较cLBP组腰部痛侧与非痛侧多裂肌LZ复杂度的差异性。采用Pearson相关分析cLBP组的疼痛持续时间、疼痛强度和功能障碍指数与LZ复杂度的相关性。 结果:cLBP组患者的VAS评分平均为(4.00±1.04)分，持续疼痛时间平均为(5.96±4.69)年，ODI指数平均为(17.12±10.49)。cLBP组患者肌电信号采集各时间点(进针时、退针后、肌肉收缩时和动作终止时)的VAS评分均显著高于正常组，差异均有统计学意义( P<0.01)。cLBP组在肌力测试、耐力测试和持续收缩后放松的深层多裂肌LZ复杂度与正常组比较，差异均有统计学意义( P<0.01)。2组受试者肌力测试、耐力测试和持续收缩后放松的深层多裂肌LZ复杂度与组内静息状态比较，差异均有统计学意义( P<0.01)；2组受试者持续收缩后放松的深层多裂肌LZ复杂度与组内肌力测试和耐力测试时比较，差异均有统计学意义( P<0.01)。cLBP组疼痛持续时间与其深层多裂肌最大等长收缩(肌力测试时和耐力测试时)的LZ复杂度呈显著负相关( P<0.01)。 结论:持续的疼痛刺激会影响大脑对深层多裂肌的协调控制，进而导致中枢对核心稳定肌肉的控制能力下降，提示中枢参与核心稳定肌调控障碍可能是cLBP病因机制的关键因素。

目的:探讨短潜伏期体感诱发电位（SLSEP）联合脑电反应性（EEG-R）对重度脑损伤患者预后的预测价值。方法:选取2018年7月至2019年1月入住中南大学湘雅医院神经外科重症监护病房重度脑损伤的患者，于发病14 d内行SLSEP和脑电图（EEG）检查，在脑电信号平稳时行EEG-R检查。同时，抽取静脉血检测神经元特异度烯醇化酶（NSE）和S-100蛋白浓度。随访12个月，按格拉斯哥预后量表（GOS）评分分组，1~2分为预后不良组，3~5分为预后良好组。分析各指标与患者预后之间的关系。使用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）对每个潜在的预测因子进行评估。结果:共有43例患者纳入此项研究，26例患者预后良好，17例患者预后不良。单因素分析显示格拉斯哥昏迷量表（GCS）评分、血清NSE浓度、EEG-R、SLSEP波幅与患者12个月后预后相关，其预测患者预后良好的AUC分别为0.661（95% CI：0.493~0.829）、0.697（95% CI：0.531~0.862）、0.718（95% CI：0.557~0.879）、0.758（95% CI：0.609~0.907）。而两组患者的年龄、性别、瞳孔对光反射、血清S100蛋白浓度之间的差异无统计学意义（ P>0.05）。多因素logistic回归分析显示，仅SLSEP波幅（ OR=2.058，95% CI：0.867~4.888）和EEG-R（ OR=3.748，95% CI：0.857~16.394）是患者预后良好的独立预测因子，其联合预测患者预后良好AUC为0.798。 结论:SLSEP较高波幅和EEG-R存在是预测重度脑损伤患者预后良好的指标，两者联合预测患者预后良好更加可靠。

经颅磁刺激脑电图(TMS-EEG)同步记录技术可测量大脑各区接受磁脉冲刺激后的脑电信号，时间分辨率高，结合恰当的信号分析技术后可用于评估各皮层的兴奋性、脑震荡活动和脑区间连接属性，具有重要研究价值。近年来该技术的实现设备和分析方法得到了快速发展，应用领域逐步推广，本文现围绕该技术及其在神经精神系统疾病诊断和评估中的应用进展综述如下。

缺血性脑卒中是因脑动脉狭窄或闭塞导致局部脑组织缺血、缺氧的神经细胞死亡的一类临床综合征，因缺血时间不同出现缺血中心区细胞坏死和缺血半暗带区的细胞凋亡。重复经颅磁刺激(rTMS)是一种新型无创、无痛的绿色疗法，其磁场刺激可有效穿透颅骨引起大脑皮质电信号的改变。研究发现，寻求rTMS针对缺血半暗带抑细胞凋亡和促缺血区神经可塑性具有重要意义。本文对近年来rTMS治疗缺血性脑卒中机制的相关研究进行了综述，旨在阐明rTMS抗神经细胞凋亡和促神经可塑性的作用机制。

目的:探索对丙泊酚药物浓度和意识状态改变敏感的脑功能特征。方法:选择拟行胸腹部手术治疗的男性患者6例，对所有患者使用靶控输注设备进行丙泊酚输注，初始药物浓度设置为1.0 mg/L，然后每6 min增加0.2 mg/L，直到患者达到无意识状态。同时，采集患者的脑电信号。将采集的脑电信号进行预处理并提取脑功能特征。构建药物浓度相同、意识状态不同和意识状态相同、药物浓度相同两个数据集，并使用线性判别分析（linear discriminant analysis, LDA）、逻辑回归（logistic regression, LR）和支持向量机（support vector machine, SVM）3种机器学习算法模型在不同的数据集上进行分类分析。结果:特征筛选结果显示功率谱-δ-顶区、排列熵（permutation entropy, PE）-δ-颞区和相位滞后指数（phase lag index, PLI）-α-顶区到顶区为对意识状态改变敏感的特征，使用这3个特征在LDA、LR和SVM机器学习算法模型上得到的意识状态分类正确率分别为（82±5）%、（83±5）%和（84±4）%；功率谱-β-额区、功率谱-β-颞区和功率谱-β-顶区对药物浓度改变敏感，使用这3个特征在LDA、LR和SVM机器学习算法模型上得到的药物浓度分类正确率分别为（77±4）%、（76±4）%和（80±4）%。功率谱-δ-顶区在药物浓度变化时没有明显变化（ P>0.05），而在意识状态从有意识到无意识明显升高（ P<0.001）；PE-δ-颞区和功率谱-β-额区在从低药物浓度到高药物浓度和从有意识到无意识时均明显降低（ P<0.001）；PLI-α-顶区到顶区在低药物浓度状态下明显高于其在高药物浓度状态下（ P<0.001），但是其在意识状态变化时并没有明显变化（ P>0.05）；功率谱-β-颞区和功率谱-β-顶区在意识状态变化时均没有出现明显变化（ P>0.05），但是功率谱-β-颞区从低药物浓度到高药物浓度时明显升高（ P<0.001），而功率谱-β-顶区从低药物浓度到高药物浓度时明显降低（ P<0.05）。 结论:功率谱-δ-顶区可以很好地表征意识水平的变化同时避免药物浓度的影响，在精确监测麻醉深度上具有潜力。

目的:比较地氟烷与七氟烷麻醉对睡眠剥夺小鼠睡眠质量的影响。方法:清洁级健康雄性C57BL/6小鼠32只，10周龄，体质量20~25 g，采用随机数字表法分为4组( n＝8)：对照组(C组)、睡眠剥夺组(SD组)、睡眠剥夺+七氟烷组(SD+SEV组)和睡眠剥夺+地氟烷组(SD+DES组)。4组小鼠均进行脑电-肌电电极埋置手术，适应7 d后采用毛刷轻柔刺激法小鼠完全睡眠剥夺12 h(6：00—18：00)。睡眠剥夺后6 h分为2个时间节段：T 1期2 h(18：00—20：00)和T 2期4 h(20：00—24：00)。T 1期：SD组睡眠剥夺后自然睡眠，C组和SD组均吸入60%氧气1.5 L/min 。SD+DES组和SD+SEV组睡眠剥夺后暴露于6%地氟烷或2.5%七氟烷2 h，60%氧气1.5 L/min。T 2期：4组小鼠均自然睡眠，同时记录脑电-肌电信号，采用Lunion Data软件计算觉醒(WAKE)时间、快动眼睡眠(REM)时间和非快动眼睡眠(NREM)时间占总时间的百分比和次数。 结果:与C组比较，SD组、SD+SEV组和SD+DES组12 h睡眠剥夺期间，NREM和REM时间百分比降低，WAKE时间百分比升高( P<0.05)；与T 1期比较，SD组T 2期NREM时间百分比升高，WAKE和REM时间百分比降低( P<0.05)；与SD组比较，SD+SEV组和SD+DES组T 2期NREM和REM时间百分比降低，WAKE时间百分比升高( P<0.05)；SD+SEV组和SD+DES组T 2期NREM、REM和WAKE时间百分比差异无统计学意义( P>0.05)；与SD+SEV组比较，SD+DES组T 2期NREM次数减少( P<0.05)。 结论:地氟烷麻醉改善睡眠剥夺小鼠睡眠质量的效应优于七氟烷麻醉。