Isolating Visual Evoked Responses—Comparing Signal Identification Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare signal identification algorithms for recording visual evoked potentials (VEP). METHODS: VEPs were recorded both in the presence and absence of a stimulus. Four algorithms were designed to estimate the probability that a recording contains a stimulus evoked signal, and to assign weights for use in a weighted average to isolate a final VEP. Algorithms were compared on their ability to identify trials containing VEPs; the signal-to-noise (SNR) ratios of the final VEP, and the number of trials required to isolate a VEP that was significantly different from background noise. RESULTS: All the algorithms isolated VEPs that did not differ significantly in timing or amplitude from those extracted using traditional ensemble averaging. All the studied algorithms were capable of identifying and assigning a significantly greater weight to trials containing visually evoked signals compared with trials containing only noise potentials (P < 0.01). The best performing algorithm produced a ninefold increase in the signal-to-noise of the extracted waveform. DISCUSSION: The present investigation provides empirical confirmation that computational signal identification algorithms can improve the detection of VEP signal embedded in noise. When combined with weighted averaging they can reduce the number of trials required for evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».