![](/images/graphics-bg.png)
Spectral Gini Index for Quantifying the Depth of Consciousness
المؤلفون المشاركون
You, Kyung-Jin
Noh, Gyu-Jeong
Shin, Hyun-Chool
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-10-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We propose indices that describe the depth of consciousness (DOC) based on electroencephalograms (EEGs) acquired during anesthesia.
The spectral Gini index (SpG) is a novel index utilizing the inequality in the powers of the EEG spectral components; a similar index is the binarized spectral Gini index (BSpG), which has low computational complexity.
A set of EEG data from 15 subjects was obtained during the induction and recovery periods of general anesthesia with propofol.
The efficacy of the indices as indicators of the DOC was demonstrated by examining Spearman’s correlation coefficients between the indices and the effect-site concentration of propofol.
A higher correlation was observed for SpG and BSpG (0.633 and 0.770, resp., p<0.001) compared to the conventional indices.
These results show that the proposed indices can achieve a reliable quantification of the DOC with simplified calculations.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
You, Kyung-Jin& Noh, Gyu-Jeong& Shin, Hyun-Chool. 2016. Spectral Gini Index for Quantifying the Depth of Consciousness. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099596
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
You, Kyung-Jin…[et al.]. Spectral Gini Index for Quantifying the Depth of Consciousness. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099596
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
You, Kyung-Jin& Noh, Gyu-Jeong& Shin, Hyun-Chool. Spectral Gini Index for Quantifying the Depth of Consciousness. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099596
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099596
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)