Réseaux de Convolution de Graphes Spatio-Temporels Multi-Vue avec Généralisation de Domaine pour la Classification des États de Sommeil

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Médecine fondamentale, Analyses médicales, Neurologie, Sciences de la vie, Génie biologique,
classification des états de sommeil   convolution de graphes spatio-temporels   apprentissage par transfert   généralisation de domaine   réseaux cérébraux  

Le classement des phases de sommeil est essentiel pour évaluer la qualité du sommeil et diagnostiquer les maladies. Cependant, les méthodes actuelles de classification rencontrent encore de nombreux défis lorsqu’il s’agit de traiter les caractéristiques spatiales et temporelles des signaux cérébraux multicanaux qui changent avec le temps, de gérer ...

Apprentissage profond informé par la physique pour la modélisation musculo-squelettique: Prédire les forces musculaires et la cinématique des articulations à partir de l'EMG de surface

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Informatique, Automatique, Intelligence artificielle, Médecine, Orthopédie, Analyses médicales, Imagerie médicale, Sciences de la vie, Génie biologique,
informé par la physique   apprentissage profond   modélisation musculo-squelettique   EMG   forces musculaires   cinématique des articulations  

Les modèles musculosquelettiques ont été largement utilisés pour les analyses biomécaniques car ils peuvent estimer des variables de mouvement difficiles à mesurer directement in vivo (comme les forces musculaires et les moments articulaires). Les modèles musculosquelettiques entraînés de manière traditionnelle par des processus physiques peuvent e...

Modèle d'évaluation basé sur l'apprentissage profond pour l'identification en temps réel des apprenants visuels utilisant l'EEG brut

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Sciences de la vie, Génie biologique,
apprentissage profond   identification en temps réel   apprenants visuels   EEG   apprentissage automatique   électroencéphalogramme   classification  

Dans l’environnement éducatif actuel, comprendre le style d’apprentissage des étudiants est crucial pour améliorer leur efficacité d’apprentissage. En particulier, l’identification des styles d’apprentissage visuels (visual learning style) aide les enseignants et les étudiants à adopter des stratégies plus efficaces dans le processus d’enseignement...

Une approche basée sur le Transformer combinant un réseau d'apprentissage profond et des informations spatio-temporelles pour la classification des EEG bruts

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Sciences de la vie, Génie biologique,
Transformer   Classification EEG   Apprentissage profond   Informations spatio-temporelles   Mécanisme d'attention   Interface Cerveau-Ordinateur  

Contexte et Objectif de la Recherche Ces dernières années, les systèmes d’Interface Cerveau-Ordinateur (Brain-Computer Interface, BCI) ont été largement utilisés dans les domaines de l’ingénierie neuronale et des neurosciences, et l’électroencéphalogramme (EEG), en tant qu’outil pour refléter l’activité de différents groupes de neurones du système ...

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...

Hiérarchies Spatio-temporelles du Cerveau pour la Reconnaissance de la Mémoire Auditive et le Codage Prédictif

Hiérarchies Spatio-temporelles du Cerveau pour la Reconnaissance de la Mémoire Auditive et le Codage Prédictif

Sciences de l'information, Informatique, Médecine, Psychiatrie, Neurologie, Imagerie médicale, Sciences de la vie, Biophysique,
mémoire auditive   codage prédictif   hiérarchies cérébrales   magnétoencéphalographie   mémoire musicale  

Hiérarchie spatio-temporelle du cerveau dans la reconnaissance de la mémoire auditive et le codage prédictif Introduction Cette étude vise à explorer les mécanismes hiérarchiques du cerveau humain lorsque celui-ci reconnaît des séquences musicales mémorisées antérieurement et leurs modifications systématiques. Bien que le traitement neural des modè...