Denoising fNIRS Signals to Enhance Brain Imaging Diagnosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) signals have the potential to permit accurate analysis of intracortical brain physiologic disease. The HomER graphical user interface is used to display the NIRS data, FastICA is updated to reduce data dimension and combined Wavelet & Pca method is developed to denoise NIRS signals. These signals include several types of noise spread from low to high frequencies such as respiratory interference frequency band of 0.1-0.3Hz, NIRS Mayer wave which is about 0.1Hz, cardiac interference frequency band which is 0.8-2.0Hz, artifacts from head and facial motions, and high frequency noise generated from electronic components. Wavelet & Pca is an efficient method to reduce biological noise, motion artifact and high-frequency noise. The applied processing technique consists of adaptively modifying the wavelet coefficients based on the degree of noise contaminating the processed NIRS signal. This is done subsequently to signal pre-processing by reducing data dimension using the FastICA method. The feasibility of the method was demonstrated by testing it on experimental fNIRS data collected from 47 subjects. Preliminary results, through signal-to-noise ratio and correlation indicators show that the technique reduces noise and improves the quality of the acquired NIRS signals and its corresponding analysis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle