早期准确预测长期运动恢复程度对于制定针对性脑卒中患者的康复策略具有重要意义。使用临床参数和脑磁共振图像作为输入,我们开发了一种深度学习算法,以提高对放射冠 (CR) 梗塞患者长期运动结果的预测准确性。使用脑磁共振图像和 CR 梗塞后不久获得的临床数据,我们开发了一种综合算法来预测患者发病后 6 个月的手部功能和步行结果。为了开发和评估该算法,我们回顾性招募了 221 名 CR 梗塞患者。综合改良 Brunnstrom 分类预测模型验证集的曲线下面积为 0.891,95% 置信区间为(0.814–0.967),综合功能性步行类别预测模型的曲线下面积为 0.919,95% 置信区间为(0.842–0.995)。我们证明了使用患者的临床数据和 CR 梗塞后不久获得的脑磁共振图像训练的综合算法可以促进对长期手部功能和行走结果的准确预测。未来的努力将致力于寻找更合适的输入变量,以进一步提高深度学习模型在临床应用中的准确性。
影响用户对使用大脑因素的态度影响用户使用脑电脑界面(BCI)进行非医疗用途的态度的因素:用于非医疗用途的计算机接口(BCI)的应用:技术接受模型的应用(TAM)技术接受模型(TAM)
摘要 — 情绪对人的思维方式和与他人的互动方式有重大影响。它是人的感觉与行为之间的纽带,或者可以说它有时会影响一个人的生活决定。由于情绪及其反映的模式因人而异,因此必须基于对广泛人群区域有效的方法进行探究。为了提取特征并提高准确性,使用脑电波或脑电图信号进行情绪识别需要实施有效的信号处理技术。人机交互技术的各种方法已经存在了很长时间,近年来,研究人员在使用脑信号自动理解情绪方面取得了巨大成功。在我们的研究中,使用 SVM(支持向量机)、KNN(K 最近邻)和高级神经网络模型 RNN(循环神经网络)对从著名的公开数据集 DEAP 数据集收集的脑电图信号进行了几种情绪状态的分类和测试,并使用 LSTM(长短期记忆)进行训练。本研究的主要目的是改进使用脑信号提高情绪识别性能的方法。另一方面,情绪会随着时间而变化。因此,我们的研究也考察了情绪随时间的变化。索引词 — 情绪识别、EEG 信号、DEAP 数据集、fft、机器学习、SVM、KNN、DEAP、RNN、LSTM
使用脑成像机器学习优化中风结果预测(开放招募)机器学习研究正在开发一种计算机程序,使中风治疗更容易、更有效。该程序将分析患者的脑部扫描及其临床细节(年龄、中风严重程度等),并评估患者中风后的恢复情况。我们提出的主要问题之一是,我们是否可以预测谁将从最常用的中风药物(称为血栓溶解)中受益,而不是受到伤害。
Heckman、LM McCane、CS Carmack、S. Winden、DJ McFarland、EW Sellers、H. Shi、T. Paine、DS Higgins、AC Lo、HS Patwa、KJ Hill、GD Huang 和 RL Ruff。(2018 年)。肌萎缩侧索硬化症患者在家独立使用脑机接口。神经病学,91,e258-e267。8. Botrel、L.、EM Holz 和 A. Kübler(2015 年)Brain Painting V2:基于 P300 的评估
抽象目的电极弯曲在立体定向干预后观察到,通常在任何一个计算机辅助计划算法中都不考虑任何一个假定直线轨迹或在质量评估中,仅报告与进入和目标点有关的指标。我们的目的是为预测立体电动摄影(SEEG)电极弯曲的预测提供全自动和验证的管道。方法,我们将86个情况的电极转换为一个公共空间,并比较基于特征和基于图像的神经网络,以回归局部位移(LU)或电极弯曲(ˆ EB)的能力。根据入口和目标点处的大脑结构,将电极分层分为六组。模型,无论有没有蒙特卡洛(MC)辍学,都经过训练并使用十倍的交叉验证进行了验证。结果基于法师的模型OutperformedFeatures基于ModelsForallGroups,Modelsthatpriped Lu执行的better,而不是EB。基于图像的模型预测与MC脱落的模型预测导致较低的平方误差(MSE),而没有辍学的改进高达12.9%(LU)和39.9%(ˆ EB)。与在预测LU时使用T1加权MRI相比,使用脑组织类型(皮层,白色和深灰质)的图像(皮质,白色和深灰质)产生了相似的性能。在推断基于图像的模型(脑组织类型)的轨迹时,有86.9%的轨迹具有MSE≤1mm。结论一种基于图像的方法与其他方法,输入和输出相比,用脑组织类型的图像回归局部位移,从而产生了更准确的电极弯曲预测。未来的工作将调查电极弯曲到计划和质量评估算法的集成。
摘要 本研究是开发一种具有脑机技术的智能人脸检测系统。研究的目的是利用计算机技术开发人脸识别和识别系统。研究人员具有创造性创新、机器人和自动化与智能图像处理技术的概念。能够满足国家知识建设的基础数字技术。随着使用脑机技术的面部识别和识别系统的发展。为了开发一种用于检测和识别人脸的创新模型,提高处理效率。除此之外,该系统可以消除对数据验证的限制并创造发明和创新。从而扩展到专利注册和商业效率关键词:机器学习,生物识别,人脸检测,通知系统,