Topological data analysis of single-trial electroencephalographic signals
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
Epilepsy is a neurological disorder that can negatively affect the visual, audial and motor functions of the human brain. Statistical analysis of neurophysiological recordings, such as electroencephalogram (EEG), facilitates the understanding and diagnosis of epileptic seizures. Standard statistical methods, however, do not account for topological features embedded in EEG signals. In the current study, we propose a persistent homology (PH) procedure to analyze single-trial EEG signals. The procedure denoises signals with a weighted Fourier series (WFS), and tests for topological difference between the denoised signals with a permutation test based on their PH features persistence landscapes (PL). Simulation studies show that the test effectively identifies topological difference and invariance between two signals. In an application to a single-trial multichannel seizure EEG dataset, our proposed PH procedure was able to identify the left temporal region to consistently show topological invariance, suggesting that the PH features of the Fourier decomposition during seizure is similar to the process before seizure. This finding is important because it could not be identified from a mere visual inspection of the EEG data and was in fact missed by earlier analyses of the same dataset.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle