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lx（lxiv），fast。2, 2014 (revistă BDI B+) R. Aldea, D. Tarniceriu, ‖Estimating the Hurst exponent in motor imagery-based brain computer interface‖, 7th Conference on Speech Technology and Human-Computer Dialogue (SpeD), November 2013, Cluj R. Aldea, „Wavelet – based EEG subbands decomposition to hightlight sensorimotor rhythms‖, Buletinul研究所IASIlix（lxiii），fast。3，pp。49-58，2013（RevistăBdiB+）R。Aldea，O。Eva，“使用独立的组件分析和确定系数从EEG信号中探索感觉运动节奏”，国际信号，Circuits and Systems国际研讨会”13–16，Iasi，11-12 Iulie，2013年（ISI程序）13–16，Iasi，11-12 Iulie，2013年（ISI程序）
基于脑电图的脑机接口系统控制假肢手指运动
研究 脑信号 手指数量 信号处理链 准确度（％） [11] EEG 4 CWD＆2LCF 43.5 [12] EEG 5 RF＆LDA＆SVM＆KNN 54 [13] EEG 5 LSTM＆CNN＆RCNN 77 [14] EEG 5 PCA＆PSD＆SVM 77 [15] MEG 5 SVM 83 [16] MEG 5 BPF＆频谱图＆SVM 57 [17] ECOG 5 CNN＆RNN＆LSTM 49 [18] ECoG 4 BPF＆Morlet小波字典＆STMC 85 [19] ECoG 5 CSP＆SVM 86.30 [20] fNIRS 2 SVM 62.05 [21] EMG 1小波＆自回归＆SVM 76
![arxiv：2410.19363v2 [cs.cv] 2024年12月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\686e38225a84bacafbcd016080a298d9958cd5fd.webp)
arxiv：2410.19363v2 [cs.cv] 2024年12月23日
胃肠道的异常异常会显着影响患者的健康，并需要及时诊断以进行有效治疗。 考虑到这一点，视频胶囊内窥镜（VCE）框架对这些异常的有效自动分类对于改善诊断工作流程至关重要。 这项工作介绍了开发和评估一种新型模型的过程，该模型旨在从VCE视频框架中对胃肠道异常进行分类。 Omni Di-Mensional Got Goate（OGA）机制和小波转换技术的整合到模型的体系结构中，该模型可以专注于内窥镜图像中最关键的区域，从而降低噪声和无关紧要的特征。 这在胶囊内窥镜检查中尤其重要，其中图像通常包含质地和颜色的高度可变性。 小波转换是通过有效捕获空间和频域信息的贡献，从而改善了特征提取，尤其是用于检测VCE框架的微妙特征。 此外，从固定小波变换和离散小波变换中提取的特征是串联的通道以捕获多尺度特征，这对于检测息肉，溃疡和出血至关重要。 这种方法提高了不平衡胶囊启示数据集的分类精度。 提出的模型达到了92。 76％和91。 分别为培训和验证精度为19％。 同时，培训和验证损失为0。 2057和0。 2700。 81％，AUC为87。 49％，F1得分为91。异常会显着影响患者的健康，并需要及时诊断以进行有效治疗。考虑到这一点，视频胶囊内窥镜（VCE）框架对这些异常的有效自动分类对于改善诊断工作流程至关重要。这项工作介绍了开发和评估一种新型模型的过程，该模型旨在从VCE视频框架中对胃肠道异常进行分类。Omni Di-Mensional Got Goate（OGA）机制和小波转换技术的整合到模型的体系结构中，该模型可以专注于内窥镜图像中最关键的区域，从而降低噪声和无关紧要的特征。这在胶囊内窥镜检查中尤其重要，其中图像通常包含质地和颜色的高度可变性。小波转换是通过有效捕获空间和频域信息的贡献，从而改善了特征提取，尤其是用于检测VCE框架的微妙特征。此外，从固定小波变换和离散小波变换中提取的特征是串联的通道以捕获多尺度特征，这对于检测息肉，溃疡和出血至关重要。这种方法提高了不平衡胶囊启示数据集的分类精度。提出的模型达到了92。76％和91。分别为培训和验证精度为19％。同时，培训和验证损失为0。2057和0。2700。81％，AUC为87。 49％，F1得分为91。81％，AUC为87。49％，F1得分为91。提出的模型达到了平衡的精度94。11％，精度为91。17％，召回91。19％和98的特异性。44％。此外，该模型的性能是针对两个基本模型VGG16和RESNET50的基准测试的，证明了其增强的能力，可以准确识别和分类一系列胃肠道异常。这项工作在2024 Capsule Vision Challenge中获得了第27位。可以在https://github.com/09srinivas2005/capsule-endoscopy-multi-classificatio n-via-gia-gia-gated-gated-gatew-githet-and-thevelet-transformations.git上找到实施和其他资源。
基于小波的电机的混合学习框架...
2伊拉克摩苏尔大学工程学院，伊拉克摩苏尔大学工程学院3生物医学工程系，工程学院，艾尔·纳兰大学，10072，伊拉克巴格达，伊拉克通讯 *Ali al-al-Saegh计算机工程系在许多现实情况下的应用，研究人员仍在提供许多方法，以更好地分析运动成像（MI）脑电图（EEG）信号。 通常，由于其非平稳性和高维度，EEG信号很复杂。 因此，需要在特征提取和分类中进行高度考虑。 在本文中，建立了几种混合分类模型，并比较了它们的性能。 三个著名的小波母函数用于从原始信号中生成缩放图。 尺度图用于传输众所周知的VGG-16深网络。 然后，使用六个分类器之一来确定输入信号的类别。 在两个MI EEG数据集上比较母亲功能和分类器不同组合的性能。 几个评估指标表明，使用Amor Mother小波函数的神经网络分类器的VGG-16特征提取器模型的表现优于最新研究的结果。 关键字：大脑计算机界面，深度学习，运动图像，转移学习，小波转换。2伊拉克摩苏尔大学工程学院，伊拉克摩苏尔大学工程学院3生物医学工程系，工程学院，艾尔·纳兰大学，10072，伊拉克巴格达，伊拉克通讯 *Ali al-al-Saegh计算机工程系在许多现实情况下的应用，研究人员仍在提供许多方法，以更好地分析运动成像（MI）脑电图（EEG）信号。通常，由于其非平稳性和高维度，EEG信号很复杂。因此，需要在特征提取和分类中进行高度考虑。在本文中，建立了几种混合分类模型，并比较了它们的性能。三个著名的小波母函数用于从原始信号中生成缩放图。尺度图用于传输众所周知的VGG-16深网络。然后，使用六个分类器之一来确定输入信号的类别。在两个MI EEG数据集上比较母亲功能和分类器不同组合的性能。几个评估指标表明，使用Amor Mother小波函数的神经网络分类器的VGG-16特征提取器模型的表现优于最新研究的结果。关键字：大脑计算机界面，深度学习，运动图像，转移学习，小波转换。
知识传递的功能性脑网络分析，而...
作为一种复杂的认知活动，知识转移主要与认知过程相关，例如在工程解决问题的同时，人类大脑中的工作记忆，行为控制和决策。至关重要的是要解释功能性脑网络的改变以及如何表达它，这导致知识转移的认知结构的改变。但是，在现有研究中很少考虑知识转移的神经生理机制。因此，这项研究提出了功能连通性（FC），以描述和评估在工程问题解决问题时动态的知识转移网络。在这项研究中，我们采用了文献中报道的修改后的威斯康星州卡片分类测试（M-WCST）。使用功能性近红外光谱（FNIRS）连续记录前额叶皮层的神经激活。具体而言，我们讨论了先前的认知水平，知识传递距离以及影响小波振幅和小波相一致性的传递性能。配对的t检验结果表明，先前的认知水平和转移距离显着影响FC。皮尔逊相关系数表明，小波振幅和相干性都与前额叶皮质的认知功能显着相关。因此，大脑FC是评估知识传递中认知结构改变的可用方法。我们还讨论了为什么背外侧前额叶皮层（DLPFC）和枕叶面（OFA）与M-WCST实验中其他大脑区域区分开来。作为神经管理方面的探索性研究，这些发现可能会在工程解决问题的同时提供有关知识转移功能性知识转移网络的神经生理学证据。
心律管理
Adapta® Attesta™ Claria MRI™ Evera™ Relia™ Sphera™ AdaptivCRT™ Azure™ Cobalt™ InSync® Reveal LINQ™ Sprint Fidelis® Advisa DR MRI® Brava™ Compia MRI™ LINQ II™ Revo MRI® Sprint Quattro® Advisa® CapSure Sense® Concerto® Maximo® Secura® SureScan™ Amplia MRI™ CapSure® Consulta® Micra™ Secure® Syncra® Astra™ CapSureFix Novus™ Crome™ Mirro MRI™ SelectSecure® Transvene 心房导线位置检查™ CapSureFix® EffectivCRT™ MVP® Sensia® TruRhythm™ Attain Ability® Capture Management® Egida™ MyCareLink Heart™ Sensing Assurance Versa® Attain Performa™ Cardia™ Encore™ Percepta™ Serena™ Virtuoso® Attain Prevail® CareAlert™ EnRhythm MRI™ Primo MRI™ Sigma Visia AF MRI™ Attain Stability™ CareLink Express™ EnRhythm® Protecta® SmartSync™ Viva™ Attain StarFix® CareLink™ Ensura MRI™ Quick Look™ Solara™ Wavelet™
练习学校手册 - 硅技术学院
[4] L. Das, J. K. Das, and S. Nanda, “Detection of Exon Location in Eukaryotic DNA using a Fuzzy Adaptive Gabor Wavelet Transform”- Genomics (Elsevier)- (SCI) Volume 112, Year 2020, Pages 4406-4416 DOI:10.1016/j.ygeno.2020.07.020 [5] L. Das, J. K. DAS，S。Mohapatra和S. Nanda，“外显子预测的DNA数值编码方案：近期历史” - 核苷，核苷酸和核酸 - （Taylor和Francis） - （SCI） - （SCI）2021 2021体积40（10），第2021年，第2021页，第2021页，第2021页，页面985-1017doi.org/10.1080/15257770.2021.1966797 [6] Das，L.，Das，J.K.，Nanda，S。等。“用于预测映射核苷酸序列中乳腺癌疾病的自适应神经网络模型。”伊朗科学技术杂志，电气工程交易，施普林格（SCI）2023年，卷（47），第1569-1569-1582页，doi.org/10.1007/s40998-098-023-23-3-23-3-19-44-4
有向图上的谐波分析及应用
我们针对定义在强连通有向图（有向图）顶点上的函数引入了一种新颖的谐波分析，其中随机游走算子是其基石。首先，我们将随机游走算子的特征向量集视为有向图上函数的非正交傅里叶型基。我们通过将从其狄利克雷能量获得的随机游走算子的特征向量变化与其相关特征值的实部联系起来，找到了一种频率解释。从这个傅里叶基开始，我们可以进一步进行并建立有向图的多尺度分析。我们提出了一种冗余小波变换和抽取小波变换，分别作为有向图的谱图小波和扩散小波框架的扩展。因此，我们对有向图的谐波分析的发展使我们考虑应用于有向图的半监督学习问题和图上的信号建模问题，突出了我们框架的效率。