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...

ADFCNN : Réseau de neurones convolutionnels à fusion double échelle basé sur l'attention pour l'interface cerveau-ordinateur basée sur l'imagerie motrice

ADFCNN : Réseau de neurones convolutionnels à fusion double échelle basé sur l'attention pour l'interface cerveau-ordinateur basée sur l'imagerie motrice

Sciences de l'information, Automatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Sciences de la vie, Génie biologique,
Attention   Fusion à Double Échelle   Réseau Convolutionnel   Imagerie Motrice   Interface Cerveau-Ordinateur   EEG   Mécanisme de l'Attention de Soi  

L’interface cerveau-ordinateur (Brain-Computer Interface, BCI) est une technologie de communication et de contrôle émergente qui a gagné en popularité ces dernières années. Parmi les BCI basés sur les caractéristiques électrophysiologiques (comme l’électroencéphalogramme, EEG), l’imagerie motrice (Motor Imagery, MI) est une branche importante, util...

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, ...

Les heuristiques dans la prise de décision risquée sont liées à la représentation préférentielle de l'information

Médecine, Neurologie, Psychologie clinique, Sciences de la vie, Biophysique,
Prise de décision risquée   Heuristiques   Représentation de l'information   Neurosciences cognitives   Expérience comportementale  

Sujet du papier : Heuristics in risky decision-making relate to preferential representation of information Contexte de la recherche Lors de la prise de décisions, les individus présentent non seulement des différences entre eux, mais ils s’écartent également des recommandations des théories normatives. Une explication de ces différences est que les...

Patterns de micro-état oscillatoire dérivés de la magnétoencéphalographie à travers la durée de vie : la cohorte du Cambridge Centre for Ageing and Neuroscience

Médecine, Psychiatrie, Gériatrie, Neurologie, Imagerie médicale, Sciences de la vie, Biophysique,
apprentissage automatique   micro-états   vieillissement sain   alpha  

Application de la magnétoencéphalographie (MEG) pour analyser les changements des modèles de micro-états oscillatoires du cerveau entier tout au long de la vie: Une étude de cohorte du Cambridge Centre for Ageing and Neuroscience Contexte de la recherche Avec le vieillissement de la population devenant un problème de plus en plus grave, il est esse...

La signature neurophysiologique corticale de la sclérose latérale amyotrophique

Médecine, Neurologie, Imagerie médicale, Sciences de la vie, Immunologie, Biophysique,
Sclérose latérale amyotrophique   Maladie des motoneurones   Circuits interneuronaux GABAergiques   Analyse de bande de fréquence   Neuroimagerie électromagnétique  

Analyse des caractéristiques neurophysiologiques corticales de la SLA et étude du potentiel des biomarqueurs Contexte La Sclérose Latérale Amyotrophique (SLA), également connue sous le nom de maladie de Charcot, est une maladie neurodégénérative survenant chez l’adulte, caractérisée par une perte progressive de l’intégrité des systèmes moteurs du c...