Quantitative Brain Recovery Assessment Using EEG After Cardiac Arrest

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This paper presents a study of measures that enable diagnosis of brain recovery after cardiac arrest by using subband-based Information Quantity (SIQ).By using Discrete Wavelet Transform (DWT) and Shannon Entropy (SE),brain signals after cardiac arrest are converted into quantitative IQ and this is put into subband-based IQ.By using IQ and SIQ,a comparison and analysis on correlation between measures suggested in this paper and Neural Deficit Score (NDS) is developed.This goes further by collecting the features in each subband and analyzing the changes in brain signals from the biological prospective.Experiment data is collected from 26 rats.Based on correlation between suggested measures and NDS,this study will allow early assessment of brain recovery after cardiac arrest.Furthermore,it is expected that proposed measures could be an assistant index of NDS.
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