2023年9月5日 · The preliminary study results confirm central nervous system (CNS) activity of BHV-7000 at projected therapeutic concentrations, dose-dependent and time-dependent changes in EEG spectral power...

2024年9月29日 · 基于EEG的癫痫自动检测是指通过数据分析方法（如机器学习、时频分析等），自动识别癫痫发作阶段的EEG信号。 这一技术可以帮助医生减轻工作负担，提高诊断和治疗效率。 EEG信号主要反映不同频率的电波，这些频率与大脑的不同状态和活动相关联： Delta波 （0.5-4 Hz）：通常在深度睡眠时出现，也与一些病理状态相关。 Theta波 （4-8 Hz）：与轻度睡眠、深度冥想或放松状态相关。 Alpha波 （8-13 Hz）：通常在安静、放松但清醒的状态下出 …

脑电图 （eeg） 是一种非侵入性技术，用于记录大脑从头皮诱发和诱导的电活动。 人工智能，特别是机器学习 （ML） 和深度学习 （DL） 算法，越来越多地应用于脑电图数据，用于模式分析、组成员分类和脑机接口目的。

脑电（eeg）信号是脑机接口（bci）系统的关键信号载体。全脑电极排布采集的eeg数据有利于获得较高的信息表征。而个性化的电极布局，在保证eeg信号解码精度的基础上，亦能缩短bci的校准时间，已成为一个重要的研究方向。

In this paper, the main focus is to identify reliable algorithms for preprocessing, feature engineering, and classification of EEG, applied to medical healthcare and diagnosis, providing practitioners with insights into the most effective strategies, as well as potential future directions for improving accuracy of the automatic diagnostic systems.

2019年1月4日 · Characterizing electroencephalogram (EEG) signals of the patient is an effective way for the early prediction of epileptic seizures. In this paper, a new method called the entropy of visibility heights of hierarchical neighbors (EVHHN) is proposed to …

2024年11月1日 · Multi-head mechanism adaptively modified for EEG focuses on spatial activation. Three different BCI classification tasks can be decoded. In this paper, we proposed a novel hybrid decoding model that combines the superiority of CNNs and multi-head self-attention mechanisms, called HCANN, to finely characterizing EEG features.

2023年4月14日 · 脑电信号，也称脑电图（EEG，Electroencephalography）是大脑神经元活动产生的电信号。 神经元通过突触连接彼此，形成复杂的 神经网络。 当神经元激活时，会产生生物电现象，这些电信号可以通过电极放置在头皮上或直接植入大脑来捕捉。 癫痫病的诊断和治疗. 睡眠研究和失眠症的诊断. 神经系统疾病的检测，如帕金森病、阿尔茨海默病等. 认知功能研究，如注意力、记忆、情绪等. 人机交互，如脑机接口（BCI） 3. 神经反馈治疗. ADHD治疗. 焦虑、抑郁 …

本文介绍了一种使用脑电图 (eeg) 大脑连接进行认知状态评估的深度学习框架。 该框架使用 26 名参与者的脑电图数据通过三项基于计算机的任务进行了评估：Dual N-Back 任务、视觉搜索任务和连续性能任务，每项任务分别旨在引发不同水平的认知工作量、注意力和 ...

2024年1月31日 · Thus, we propose EEG-GPT, a unifying approach to EEG classification that leverages advances in large language models (LLM). EEG-GPT achieves excellent performance comparable to current state-of-the-art deep learning methods in classifying normal from abnormal EEG in a few-shot learning paradigm utilizing only 2% of training data.