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Enregistrement W2105056728 · doi:10.1109/cne.2005.1419700

A Wavelet Based Approach for the Detection of Coupling in EEG Signals

2005· article· en· W2105056728 sur OpenAlexaff
Rayan Saab, Martin J. McKeown, Lance Myers, Rafeef Abugharbieh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoherence (philosophical gambling strategy)ElectroencephalographyComputer scienceWaveletContext (archaeology)Artificial intelligenceTime–frequency analysisPattern recognition (psychology)Speech recognitionPhase coherenceWavelet transformComputer visionMathematicsPsychologyNeurosciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electroencephalograms (EEGs) provide a noninvasive way of measuring brainwave activity from sensors placed on the scalp. In this paper we present an approach to measure coupling, or synchrony, between various parts of the brain, critical for motor and cognitive processing, using wavelet coherence of EEG signals. We provide an argument, highlighting the benefits of using this approach as opposed to the regular Fourier based coherence, in the context of localizing short significant bursts of coherence between non-stationary EEG signals, to which regular coherence is insensitive. We further highlight the benefits of the wavelets approach by exploring how a single time-frequency coherence map can be controlled to yield various time and/or frequency resolutions

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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