Un nouveau pipeline de segmentation d'image basé sur CNN pour la modélisation de la stimulation de la moelle épinière féline individualisée

Pipeline de segmentation d’images basée sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la modélisation de stimulation individualisée de la moelle épinière féline Contexte et motivation de la recherche La stimulation de la moelle épinière (Spinal Cord Stimulation, SCS) est une méthode thérapeutique largement utilisée pour la gestion de la douleu...

Réseau d'apprentissage de la structure du graphe guidé par l'attention pour la détection de l'attention auditive activée par EEG

Réseau d'apprentissage de la structure du graphe guidé par l'attention pour la détection de l'attention auditive activée par EEG

Application du réseau d’apprentissage de structure de graphe guidée par l’attention pour la détection de l’attention auditive basée sur l’EEG Contexte académique L’«effet cocktail party» décrit la capacité du cerveau humain à se concentrer sélectivement sur un locuteur et à ignorer les autres dans un environnement multi-locuteurs. Cependant, cette ...

Faisabilité de la stimulation endovasculaire du nerf fémoral à l'aide d'un réseau d'électrodes monté sur un stent

Faisabilité de la stimulation neurovasculaire du nerf fémoral par une électrode en grillage déployée dans l’artère fémorale Ces dernières années, la stimulation électrique des nerfs périphériques en tant que traitement pour restaurer les fonctions nerveuses endommagées a progressivement suscité l’attention. Les réseaux d’électrodes traditionnels né...

Une évaluation systématique de l'alignement euclidien avec l'apprentissage profond pour le décodage EEG

Évaluation systématique de l’alignement euclidien avec l’apprentissage profond pour le décodage de l’EEG Introduction Les signaux électroencéphalographiques (EEG) sont largement utilisés dans les interfaces cerveau-machine (BCI) en raison de leur nature non invasive, de leur portabilité et de leur faible coût d’acquisition. Cependant, les signaux E...

Les changements dans les réseaux fonctionnels du cerveau induits par une tâche d'intégration visuomotrice

Réorganisation des réseaux cérébraux dans les tâches visuomotrices Contexte de recherche L’exécution du mouvement est une fonction cognitive complexe qui dépend de l’activation coordonnée de régions cérébrales spatialement proches et éloignées. Les tâches d’intégration visuomotrice nécessitent le traitement et l’interprétation des entrées visuelles...

Estimation Bayésienne des Composants de Potentiel Évoqué de Groupe : Test d'un Modèle pour des Jeux de Données Synthétiques et Réels

Rapport de synthèse sur un article scientifique Introduction L’étude des potentiels évoqués (ERP pour event-related potentials) fournit des informations importantes sur les mécanismes cérébraux, offrant des avantages uniques pour expliquer divers processus psychologiques. Dans ces études, on enregistre généralement l’EEG multicanaux des participant...

Les hydrogels glycocosaminoglycanes neuritogènes favorisent la récupération fonctionnelle après une lésion cérébrale traumatique sévère

Hydrogels de glycosaminoglycanes neuritogènes favorisent la récupération fonctionnelle après un traumatisme crânien grave Les traumatismes crâniens (TC) sont une maladie neurologique grave dont la complexité du traitement a longtemps défié le domaine médical. Les TC non seulement entraînent une perte immédiate des fonctions neurologiques chez les p...

La connectivité fonctionnelle neuronale est altérée de manière dépendante de la couche près des microélectrodes intracorticales implantées chroniquement dans les souris sauvages de type C57BL/6

Effets dépendants des couches des électrodes neurales sur la connectivité fonctionnelle neuronale des souris pendant les implantations chroniques Introduction Cette étude explore les effets à long terme des microélectrodes implantées de manière chronique sur la connectivité fonctionnelle neuronale dans le cerveau des souris sauvages C57BL6. Les éle...

GCTNet : un réseau de transformateur de convolution en graphes pour la détection des troubles dépressifs majeurs à partir des signaux EEG

GCTNet:Réseau de Transformateurs à Convolution de Graphe pour la Détection de la Dépression Majeure Basée sur des Signaux EEG Contexte de la Recherche La dépression majeure (Major Depressive Disorder, MDD) est une maladie mentale courante caractérisée par des humeurs dépressives significatives et persistantes, touchant plus de 350 millions de perso...

Topologie des signaux d'électromyogrammes de surface: Décodage des gestes de la main sur les variétés riemanniennes

Structure topologique des signaux EMG de surface : Décodage des gestes de la main en utilisant les variétés riemanniennes Cet article a été rédigé conjointement par Harshavardhana T. Gowda (Département de génie électrique et informatique de l’Université de Californie, Davis) et Lee M. Miller (Centre de sciences psychologiques et cérébrales, Départe...