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抽象的高密度脑电图（HDEEG）已成功地用于对健康和患病的人脑中神经活动的大规模研究。由于其高度计算需求，通常会脱机地对源项目进行分析。在这里，我们提出了一种实时非侵入性电生理工具箱RT-NET，该工具箱是专门为使用HDEEG在线重建神经活动的专门开发的。rt-net依赖于实验室流层来从大量脑电图放大器中获取原始数据，并将处理后的数据流式传输到外部应用程序。rt- Net估计使用校准数据集进行伪影的空间过滤器，并重建了伪像删除和源活动。然后将此空间过滤器应用于HDEEG数据时，从而确保了低延迟和计算时间。总体而言，我们的分析表明，RT-NET可以通过与离线分析方法相当的性能估算实时神经活动。因此，它可以使新的大脑 - 计算机接口应用程序（例如基于源的神经反馈）的开发。
rt-net：使用高...
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