一种基于脑电图情感识别的新型深度学习模型 / 开普饭

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 ...

一种快速.经济.非侵入性的检测和表征神经静默的工具在诊断和治疗许多疾病方面具有重要的益处.我们提出了一种名为SilenceMap的算法,用于使用非侵入性头皮脑电图(EEG)信号揭示电生理信号或神经静 ...

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 ...

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 ...

人类的大脑通过动态调节不同神经群来实现目标导向的行为.不同脑区之间的同步或失同步与静息态脑成像数据中观察到的动态功能连接相对应.在大量的健康成人被试样本中,我们利用滑动窗口相关方法来处理功能成像数据, ...

<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 ...

利用脑电图来分析大脑静息态脑网络的自发激活很有意义,因为感兴趣的信号幅值低而且很难区分潜在的神经来源.首先,本文使用k-means聚类方法对脑电数据进行聚类得到7个静息态脑地形图.然后使用TESS方法 ...

深度学习 Author:louwill Machine Learning Lab 最近问部署的读者比较多,分享一篇去年写入门级总结. 本文对深度学习两种模型部署方式进行总结和梳理.一种是基于web服务 ...

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP中一项非常基础的任务.NER是信息提取.问答系统.句法分析.机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具. 上一期我们介绍了N ...

基于核心素养的初中物理"深度学习"策略 --以初中物理课改为例山东省莱州市玉皇中学潘书朋目前很多学生其实是不会"学习"的,究其原因就在于很多知识并没有真 ...

基于机器学习对神经影像数据进行分析可以准确预测健康人的年龄.预测年龄与健康大脑的年龄的偏差被证明与认知障碍和疾病有关.在这里,我们基于深度学习的预测建模方法,特别是卷积神经网络(CNN),进一步测试了 ...

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❝ 论文标题 | A Graph Autoencoder Approach to Causal Structure Learning 论文来源 | NeurIPS (workshop) 2019 论文 ...

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引用格式 FLORES Paulo, 张昭. 基于无人机图像以及不同机器学习和深度学习模型的小麦倒伏率检测[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(2): 23-34. FLORES Paulo ...

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 ...

一种基于脑电图情感识别的新型深度学习模型