基于深度学习的脑电图识别综述篇(二)数据采样及处理 / 开普饭

摘要:精神疾病在神经生物学和临床表征上存在异质性,基于数据驱动的疾病亚型识别有助于精神疾病的诊断和治疗,本文报告了创伤后应激障碍(PTSD)和重度抑郁障碍(MDD)两种临床相关亚型的识别,这两种疾病亚 ...

计算机视觉中超像素指具有相似纹理.颜色.亮度等特征的相邻像素构成的具有一定视觉意义的不规则像素块.它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征,可以大幅度降低图像后 ...

深度卷积网络(deep ConvNets)通过端到端的学习方式,即从原始数据中学习,彻底改变了计算机视觉.人们对使用深度卷积网络进行端到端的EEG分析越来越感兴趣,但如何设计和训练卷积网络 ...

<本文同步发布于"脑之说"微信公众号,欢迎搜索关注~~> 心理负荷量显著影响特定任务中的人员绩效.适当的心理负荷量可以提高工作效率.但是,沉重的脑力劳动会降低人类的记忆 ...

在前天的推文中,我们已经学习了深度学习在等强度阶段(6-9月龄)的婴儿脑组织分割和神经发育障碍的症状前疾病预测这两个方向上取得的成绩,但我们也清楚当前研究仍旧处于前期阶段,想在后续研究中获得更多成果还 ...

本文提出了一种采用卷积神经网络(CNN)的帕金森症(Parkinson's disease,PD)自动检测系统.PD的特征是大脑中运动功能的逐渐退化.由于它与脑异常有关,脑电图(EEG)信号通常被考虑 ...

更多技术干货第一时间送达作者|Memory逆光本文由作者授权分享导读脑电图(EEG)是一个复杂的信号,一个医生可能需要几年的训练并利用先进的信号处理和特征提取方法,才能正确解释其含义.而如今机 ...

更多技术干货第一时间送达作者|Memory逆光本文由作者授权分享本文主要介绍了深度学习在EEG分析上的应用<Deep learning-based electroencephalograp ...

更多技术干货第一时间送达本文是由CSDN用户[Memory逆光]授权分享.主要介绍了<THE TUH EEG CORPUS: A Big Data Resource for Automated ...

上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建.用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN ...

11月2日,由极视角主办,英特尔.UCloud作为合作伙伴的CV101计算机视觉青年开发者技术与应用大会在深圳福田盛大开幕.本次大会聚焦于人工智能落地应用最广的计算机视觉领域,汇聚全球极具代表性的行 ...

编者荐语图像配准(Image registration)就是将不同时间.不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候.照度.摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配.叠加的过程,它已经被广泛地应用 ...

摘要基于Google第二代人工智能学习系统TensorFlow构建神经网络对烟雾图像进行识别检测,通过改进的运动检测算法截取疑似烟雾区域图像,并结合PCA降维算法和Inception Resnet ...

草地贪夜蛾入侵我国后,对我国的粮食生产安全产生了巨大威胁.人工智能技术作为辅助手段,可以为草贪的监测赋能,但深度学习技术在图像分类领域黑盒化的工作模式让识别模型的可解释性和可靠性都打上了一个问号. 作 ...

基于深度学习与特征可视化方法的草地贪夜蛾及其近缘种成虫识别魏靖1,王玉亭1*,袁会珠2,张梦蕾1,王振营2* (1. 深圳市识农智能科技有限公司,广东深圳 518063:2. 中国农业科学院植物 ...

基于深度学习的脑电图识别 综述篇(二)数据采样及处理