Determination of the Appropriate Kernel Structure in Electroencephalography Analysis of Alcoholic Subjects
Notice bibliographique
Résumé
Alcoholism is one of the major health problems in the world. The organ most affected by alcohol is the brain. It has been shown that alcohol causes neuronal loss in the brain and reduces brain blood flow and oxygen use. Electroencephalography is a method that measures the instantaneous electrical activity of the brain. It is known that valuable information can be obtained by observing the biological effects of alcohol through EEG. As their methods of signal processing and analysis have evolved, Electroencephalography signals have attracted the attention of researchers in this field. In this study, methods of the time-frequency analysis were applied to Electroencephalography signals obtained from normal and alcoholic subjects. For this purpose, the Cohen’s class distribution was examined. Ambiguity function analysis, which was in the structure of the distribution, was applied to the signals. Then, from the kernel structure inside the distribution, the Wigner-Ville distribution, which was very common, was reached and this distribution was examined. The inadequacy of the distribution resolution was seen and analysis of the new time-frequency distributions, which were obtained by making convolution with 4 types of kernel functions (nonseparable, separable, Doppler independent, lag independent), was performed. As a result, it was shown that the resolution of time-frequency distributions could be improved with proper kernel functions. Thus, at the end of these analyses, changes that alcohol caused in brain functions were revealed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».