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基于机器学习算法的个性化认知训练对健康年轻人神经效率的影响

本研究的目的是通过使用fNIRS研究前额叶(PFC)皮层活动来提供定制的认知训练并确认其对神经效率的影响。在训练前,采用逻辑回归的PFC激活越策算法,在被试进行86种认知任务时,采集数据,以30%的准确率预测定制的难度水平。在训练过程中,基于VR的空间认知绩效得到改善,血流动力学值随着训练的进行而逐渐增加。

2022/10/11

自然主义喜剧电影中前额叶皮层的功能性近红外光谱成像

本研究主要目的是在自然刺激期间分析被试之间特定脑区的活动,以及测试神经活动是否与行为测量相关。之前,大多数关于自然刺激的研究都是使用fMRI进行的,这里,我们使用fNIRS测量自然刺激的放和相关性分析是否可行-这种方法特别适合患者和儿童人群。

2022/09/08

眼动仪在视频胸腔镜手术教学中的作用:胸腔镜手术新手和专家外科医生视觉策略的差异

在胸科进行的手术中,90%以上式在胸腔镜下进行的。外科技术的相关变化对年轻医生的教育提出了重大挑战。在胸腔镜手术中越来越重视视觉反馈信息。本研究探讨了利用眼动追踪技术提高学习效率的新方法。

2022/05/31

基于眼动仪和脑电采集设备地范式颜色和屏幕亮度对夜间光环境视疲劳地影响

如今,越来越多的人倾向于晚睡,在各种电子设备中度过他们的睡眠时间。脑机接口康复设备采用视觉显示,因此有必要评估视觉疲劳问题,以避免对训练效果的影响。本文利用matlab编写了不同颜色的范式测试,采用了具有可调屏幕亮度的4K显示共同设计。

2022/05/27

慢性脑卒中患者手抓握释放动作意图的EEG-EMG混合实时分类研究

可穿戴机器人系统,就像多自由度软手套一样,有可能改善手部运动损伤。根据用户的意图直观控制的康复系统有望诱导用户积极参与,进一步促进大脑可塑性。我们实施了一个结合脑电和肌电的分类器来检测慢性中风患者的四种意图。

2022/09/28

基于高密度表面肌电信号的个人生物识别技术

表面肌电图已广泛应用于人机界面等神经康复技术。本文,我们提出了高密度肌电在个人识别中的新应用。高密度肌电除了广泛研究的时间特征外,还可以解码肌肉激活的高分辨率空间模式,从而提供更充足的信息。

2020/08/27

仅使用fNIRS的Fugl-Meyer手运动想象脑机接口识别

为了提高大脑生理信号分类的准确性,本文提出了一种新的实验范式,仅使用fNIRS信号来完成89个受试者的分类任务。

2021/01/11

媒体对回收建筑和拆迁废料购买决策的影响:一项功能性近红外光谱研究

本研究使用功能近红外光谱(fNIRS)来调查媒体的影响是否可以增加消费者购买产品用于回收建筑和拆除废物的意愿,从而增加消费者购买C&D回收废物产品的选择。

2022/05/26

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