A neurophysiologically interpretable deep neural network predicts complex movement components from brain activity.

Kumar, Neelesh; Michmizos, Konstantinos P

Kumar, Neelesh; Michmizos, Konstantinos P.

Afiliação

Kumar N; Computational Brain Lab, Department of Computer Science, Rutgers University, Piscataway, NJ, USA.
Michmizos KP; Computational Brain Lab, Department of Computer Science, Rutgers University, Piscataway, NJ, USA. michmizos@cs.rutgers.edu.

Sci Rep ; 12(1): 1101, 2022 01 20.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35058514

Assuntos

Encéfalo/fisiologia; Movimento/fisiologia; Neurofisiologia/métodos; Algoritmos; Encéfalo/diagnóstico por imagem; Interfaces Cérebro-Computador; Coleta de Dados/métodos; Eletroencefalografia/métodos; Feminino; Previsões/métodos; Humanos; Masculino; Fenômenos Fisiológicos do Sistema Nervoso; Redes Neurais de Computação; Reabilitação Neurológica/métodos; Tempo de Reação; Projetos de Pesquisa; Adulto Jovem

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Encéfalo / Movimento / Neurofisiologia Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Adult / Female / Humans / Male Idioma: En Revista: Sci Rep Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos País de publicação: Reino Unido

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