EISATC-Fusion: Fusion du réseau de convolution temporelle à auto-attention inception pour le décodage EEG de l'imagerie motrice

EISATC-Fusion: Fusion du réseau de convolution temporelle à auto-attention inception pour le décodage EEG de l'imagerie motrice

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie,
interface cerveau-ordinateur   imagerie motrice   effondrement de l'attention   réseau de convolution temporelle   apprentissage par transfert  

Contexte de la recherche La technologie d’interface cerveau-ordinateur (brain-computer interface, BCI) permet une communication directe entre le cerveau et les dispositifs externes. Elle est largement utilisée dans des domaines tels que l’interaction homme-machine, la rééducation motrice et la médecine. Les paradigmes courants de BCI incluent le po...

Découverte des mécanismes neuronaux de la restauration de l'équilibre inter-hémisphérique dans les AVC chroniques grâce à la rééducation de la main par un robot piloté par EMG : Perspectives de la modélisation causale dynamique

Découverte des mécanismes neuronaux de la restauration de l'équilibre inter-hémisphérique dans les AVC chroniques grâce à la rééducation de la main par un robot piloté par EMG : Perspectives de la modélisation causale dynamique

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Automatique, Médecine, Médecine fondamentale, Neurologie, Imagerie médicale, Sciences de la vie, Génie biologique,
EMG piloté   entraînement de la main robotique   réhabilitation des AVC   réseaux neuronaux   modélisation causale dynamique   récupération de la fonction des membres supérieurs  

Découvrir les mécanismes neurologiques de la récupération de l’équilibre interhémisphérique chez les patients AVC chroniques grâce à l’entraînement de la main robotique pilotée par EMG : Aperçus du modèle causal dynamique L’AVC est une cause fréquente de handicap, avec la majorité des survivants souffrant de paralysie du membre supérieur. Les consé...

Coefficient de corrélation temporelle-spectrale d'attention basé sur les ondelettes pour la classification EEG d'imagination motrice

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Médecine fondamentale, Neurologie, Imagerie médicale, Sciences de la vie, Génie biologique,
interface cerveau-ordinateur   imagerie motrice   attention des canaux EEG   attention temporelle-spectrale   ondelet transformé   coefficient de corrélation  

Interface Cerveau-Machine (Brain-Computer Interface, BCI) : Développements et Applications en Imagerie Motrice EEG L’interface cerveau-machine (Brain-Computer Interface, BCI) a progressé rapidement ces dernières années et est considérée comme une technologie de pointe permettant de contrôler des dispositifs externes directement par le cerveau, sans...

Une approche d'apprentissage profond basée sur l'attention pour la classification des stades du sommeil avec EEG monocanal

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Neurologie,
Attention   Apprentissage profond   Stade du sommeil   EEG monocanal   Extraction de caractéristiques   Classification automatique   Dépendances temporelles  

L’électronique IEEE (Institut des ingénieurs électriques et électroniques) a publié dans le volume 29 de “Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering” de 2021 un article intitulé “A Single-Channel EEG Sleep Stage Classification Method Based on Attention Deep Learning”. Cet article a été rédigé par les chercheurs Emadeldeen Edele, ...

Réseau d'apprentissage de la structure du graphe guidé par l'attention pour la détection de l'attention auditive activée par EEG

Réseau d'apprentissage de la structure du graphe guidé par l'attention pour la détection de l'attention auditive activée par EEG

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Électronique et informatique, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie,
détection de l'attention auditive   électroencéphalographie   apprentissage de la structure du graphe   réseau de convolution de graphe   aides auditives dirigées par neuro  

Application du réseau d’apprentissage de structure de graphe guidée par l’attention pour la détection de l’attention auditive basée sur l’EEG Contexte académique L’«effet cocktail party» décrit la capacité du cerveau humain à se concentrer sélectivement sur un locuteur et à ignorer les autres dans un environnement multi-locuteurs. Cependant, cette ...