Derniers articles pour EEG

Cette étude explore comment le cerveau garde l'équilibre pendant des tâches difficiles.

Explorer l'intersection entre la géométrie riemannienne et l'analyse des signaux EEG dans les interfaces cerveau-machine.

La recherche améliore les méthodes de prédiction des crises pour renforcer la sécurité des patients et la qualité de vie.

Des chercheurs améliorent le décodage de la parole en utilisant l'EEG pour aider les personnes ayant des troubles de la parole.

Des recherches montrent comment la musique influence l'activité cérébrale en utilisant l'intelligence d'organoïdes.

Un nouveau système de BCI axé sur la pleine conscience offre un soulagement des symptômes de mal des transports pendant les trajets.

De nouvelles recherches montrent des différences dans les habitudes de sommeil entre les enfants épileptiques et leurs camarades en bonne santé.

Un nouveau modèle améliore l'analyse EEG pour un diagnostic précis de la démence.

La recherche explore des systèmes EEG à un seul canal pour améliorer les interfaces cerveau-ordinateur.

Une nouvelle technique améliore l'apprentissage machine pour les données EEG provenant de diverses sources.

Un modèle améliore efficacement la précision de la prédiction du regard en utilisant des signaux cérébraux.

Une étude examine l'activité cérébrale et son lien avec la douleur chronique.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse EEG pour une meilleure détection de la maladie de Parkinson.

HiSTN utilise des données EEG pour classifier les émotions efficacement avec un minimum de ressources.

Des chercheurs améliorent la précision de la prédiction du regard grâce à de meilleures méthodes de traitement des données EEG.

La recherche améliore la précision de la prédiction du regard grâce à des techniques innovantes de modélisation EEG.

Une nouvelle méthode vise à prédire les intentions de conduite en surveillant l'activité cérébrale.

Une nouvelle méthode traduit les signaux du cerveau en phrases cohérentes pour améliorer la communication.

Une étude relie l'activité cérébrale aux compétences cognitives chez les patients atteints de la maladie d'Alzheimer et de démence frontotemporale.

Explorer les autoencodeurs masqués et leur impact sur l'analyse des données EEG.

SPEED améliore le prétraitement des données EEG pour de meilleurs résultats en machine learning.

Des recherches montrent des différences d'activité cérébrale pendant la distraction et la concentration.

Une nouvelle méthode améliore la détection de l'émotion de 'Liking' à partir des données EEG.

Cet article examine les avancées dans le suivi oculaire en utilisant des techniques d'EEG et d'apprentissage profond.

Une nouvelle approche utilisant des données EEG pourrait améliorer la détection précoce de l'Alzheimer.

Cette étude examine les réponses du cerveau liées à la motivation pendant le vélo.

Le nouveau modèle LightCNN permet une classification efficace de la maladie de Parkinson en utilisant des signaux EEG.

Une nouvelle méthode combine EEG, audio et expressions faciales pour évaluer la santé mentale.

Une étude sur l'utilisation de l'EEG pour classifier les émotions humaines avec précision.

Une nouvelle méthode améliore la performance des BCI en s'adaptant aux signaux cérébraux de chaque personne.

Des recherches relient les motifs EEG aux lésions cérébrales, améliorant les stratégies de réhabilitation après un AVC.

Un nouveau modèle vise à traduire l'activité cérébrale en langage compréhensible.

Un nouveau modèle de machine learning améliore l'analyse des données EEG pour évaluer la charge mentale.

Une étude révèle une méthode pour détecter avec précision la fatigue des conducteurs grâce à l'activité cérébrale.

Des recherches montrent que les motifs de chant du cerveau pourraient aider à mieux comprendre et traiter les crises.

Des recherches révèlent des infos sur les fonctions cognitives des pilotes pendant les tâches de vol.

DrowzEE-G-Mamba utilise des données cérébrales pour améliorer la sécurité des conducteurs en surveillant la somnolence.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la séparation des signaux dans diverses applications.

Une méthode pour classer des données de séries temporelles complexes en utilisant l'analyse spectrale.

De nouvelles méthodes d'imagerie cérébrale promettent des insights plus rapides et des options de traitement personnalisées.