EISATC-Fusion: Fusion du réseau de convolution temporelle à auto-attention inception pour le décodage EEG de l'imagerie motrice

EISATC-Fusion: Fusion du réseau de convolution temporelle à auto-attention inception pour le décodage EEG de l'imagerie motrice

Contexte de la recherche La technologie d’interface cerveau-ordinateur (brain-computer interface, BCI) permet une communication directe entre le cerveau et les dispositifs externes. Elle est largement utilisée dans des domaines tels que l’interaction homme-machine, la rééducation motrice et la médecine. Les paradigmes courants de BCI incluent le po...

Une approche basée sur le Transformer combinant un réseau d'apprentissage profond et des informations spatio-temporelles pour la classification des EEG bruts

Contexte et Objectif de la Recherche Ces dernières années, les systèmes d’Interface Cerveau-Ordinateur (Brain-Computer Interface, BCI) ont été largement utilisés dans les domaines de l’ingénierie neuronale et des neurosciences, et l’électroencéphalogramme (EEG), en tant qu’outil pour refléter l’activité de différents groupes de neurones du système ...

Découverte des mécanismes neuronaux de la restauration de l'équilibre inter-hémisphérique dans les AVC chroniques grâce à la rééducation de la main par un robot piloté par EMG : Perspectives de la modélisation causale dynamique

Découverte des mécanismes neuronaux de la restauration de l'équilibre inter-hémisphérique dans les AVC chroniques grâce à la rééducation de la main par un robot piloté par EMG : Perspectives de la modélisation causale dynamique

Découvrir les mécanismes neurologiques de la récupération de l’équilibre interhémisphérique chez les patients AVC chroniques grâce à l’entraînement de la main robotique pilotée par EMG : Aperçus du modèle causal dynamique L’AVC est une cause fréquente de handicap, avec la majorité des survivants souffrant de paralysie du membre supérieur. Les consé...

Coefficient de corrélation temporelle-spectrale d'attention basé sur les ondelettes pour la classification EEG d'imagination motrice

Interface Cerveau-Machine (Brain-Computer Interface, BCI) : Développements et Applications en Imagerie Motrice EEG L’interface cerveau-machine (Brain-Computer Interface, BCI) a progressé rapidement ces dernières années et est considérée comme une technologie de pointe permettant de contrôler des dispositifs externes directement par le cerveau, sans...

ADFCNN : Réseau de neurones convolutionnels à fusion double échelle basé sur l'attention pour l'interface cerveau-ordinateur basée sur l'imagerie motrice

ADFCNN : Réseau de neurones convolutionnels à fusion double échelle basé sur l'attention pour l'interface cerveau-ordinateur basée sur l'imagerie motrice

L’interface cerveau-ordinateur (Brain-Computer Interface, BCI) est une technologie de communication et de contrôle émergente qui a gagné en popularité ces dernières années. Parmi les BCI basés sur les caractéristiques électrophysiologiques (comme l’électroencéphalogramme, EEG), l’imagerie motrice (Motor Imagery, MI) est une branche importante, util...

Une approche d'apprentissage profond basée sur l'attention pour la classification des stades du sommeil avec EEG monocanal

L’électronique IEEE (Institut des ingénieurs électriques et électroniques) a publié dans le volume 29 de “Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering” de 2021 un article intitulé “A Single-Channel EEG Sleep Stage Classification Method Based on Attention Deep Learning”. Cet article a été rédigé par les chercheurs Emadeldeen Edele, ...

Les heuristiques dans la prise de décision risquée sont liées à la représentation préférentielle de l'information

Sujet du papier : Heuristics in risky decision-making relate to preferential representation of information Contexte de la recherche Lors de la prise de décisions, les individus présentent non seulement des différences entre eux, mais ils s’écartent également des recommandations des théories normatives. Une explication de ces différences est que les...

Patterns de micro-état oscillatoire dérivés de la magnétoencéphalographie à travers la durée de vie : la cohorte du Cambridge Centre for Ageing and Neuroscience

Application de la magnétoencéphalographie (MEG) pour analyser les changements des modèles de micro-états oscillatoires du cerveau entier tout au long de la vie: Une étude de cohorte du Cambridge Centre for Ageing and Neuroscience Contexte de la recherche Avec le vieillissement de la population devenant un problème de plus en plus grave, il est esse...

La signature neurophysiologique corticale de la sclérose latérale amyotrophique

Analyse des caractéristiques neurophysiologiques corticales de la SLA et étude du potentiel des biomarqueurs Contexte La Sclérose Latérale Amyotrophique (SLA), également connue sous le nom de maladie de Charcot, est une maladie neurodégénérative survenant chez l’adulte, caractérisée par une perte progressive de l’intégrité des systèmes moteurs du c...

La négation atténue plutôt qu'elle n'inverse les représentations neuronales des adjectifs

Introduction Une caractéristique notable du traitement du langage humain est notre capacité à combiner des éléments de vocabulaire stockés, c’est-à-dire des mots, au besoin, afin de générer ou de modifier significativement le sens actuel. Le cœur de ce processus réside dans la manière dont nous construisons les représentations sémantiques en temps ...