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实验室大鼠自动癫痫检测的多模态机器学习框架
该研究论文提出了一种多模态机器学习系统,通过结合来自多个独特数据源和类型的结果以提高性能。通过对癫痫大鼠收集的多种类型的数据进行训练和分类,论文表明通过后处理和组合技术,该系统在分类准确性方面优于每个单独数据源的性能。
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5 months ago
使用深度学习算法揭示难治性癫痫脑网络:基于儿科患者单模态神经影像数据的可扩展性癫痫预测的新颖综合框架
该研究提出了一种新的、综合的框架,通过评估机器学习算法在包含脑电图信号的单模神经成像数据上的表现,来预测儿科患者的癫痫发作。结果显示,深度学习算法在预测癫痫发作方面比逻辑回归和 K 最近邻更成功,循环神经网络(RNN)在精确度和 F1 分数
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10 months ago
自动检测辅助犬预测人类癫痫发作时的信号行为
通过分析已训练的宠物狗的行为,应用机器学习算法,识别狗在预测癫痫发作时发出的行为信号,从而自动提醒患者及时采取预防措施。
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a year ago
人类和猴子大脑新皮层中兴奋和抑制的动态平衡
人类和猴子的多电极记录表明在清醒 - 睡眠周期的各个状态中,兴奋性和抑制性集团相互协调,存在各种时间尺度上的相关性,这一平衡特性是由局部网络中的递归活动产生的,而不是由外部输入引起的;这一平衡特性的失调可能是定义病态状态的一个重要因素,尤其
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10 years ago
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