Postări

Machine Learning-Based Electroencephalographic Phenotypes of Schizophrenia and Major Depressive Disorder

Imagine
  Machine Learning-Based Electroencephalographic Phenotypes of Schizophrenia and Major Depressive Disorder       Kuk-In Jang       Sungkean Kim       Soo Young Kim       Chany Lee      Jeong-Ho Chae TL;DR: Background:   Diagnosticul psihiatric este formulat pe baza clasificării simptomatice; o fenotipizare neurofiziologică specifică bolii ar putea ajuta la tratamentul său fundamental. În acest studiu, am investigat fenotipizarea creierului la pacienți cu schizofrenie (SZ) și tulburare depresivă majoră (MDD) utilizând electroencefalografia (EEG) și am realizat o clasificare bazată pe învățarea automată a celor două boli folosind componente EEG. Materiale și Metode:   Am recrutat participanți sănătoși (HC) (n = 30) și pacienți cu SZ (n = 34) și MDD (n = 33). S-a efectuat o sarcină de tip P300 auditiv (AP300), iar componentele N1 și P3 au fost extrase. S-a realizat o clasificare pe grup...
Trimiteți un comentariu
Citiți mai multe

Removal of movement-induced EEG artifacts: current state of the art and guidelines

Imagine
  Removal of movement-induced EEG artifacts: current state of the art and guidelines https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35147512/ List of abbreviations AMICA adaptive mixture independent component analysis ASR artifact subspace separation BCI brain–computer interface BSS blind source separation CCA canonical correlation analysis EEG electroencephalography EEMD ensemble empirical mode decomposition ICA independent component analysis MoBI mobile brain/body imaging ORICA online recursive independent component analysis PCA principal component analysis RELICA reliable independent component analysis Introducere EEG este o tehnică non-invazivă utilizată pentru a înregistra activitatea electric...
Trimiteți un comentariu
Citiți mai multe