¿Cuáles son los enfoques comunes para medir la profundidad de la anestesia en la aplicación clínica y cómo evaluamos los algoritmos utilizados? Monitorear la profundidad de la anestesia (DoA) en […]
¿Cómo se compara y selecciona el mejor modelo bayesiano en Modelado Causal Dinámico o DCM de datos de EEG? En los dos blogs anteriores aprendimos sobre los componentes básicos del […]
El modelado causal dinámico (DCM) toma un marco bayesiano probabilístico para inferir la conectividad efectiva o causal, esencialmente para modelar cómo un estímulo influiría en la conectividad entre regiones. En […]
¿Dónde está el futuro del EEG? El Simposio EEG 2021 celebrado la semana pasada discutió varios aspectos del campo y hacia dónde se dirige. Aquí hay algunos aspectos destacados.
Un marco bayesiano, que funciona con probabilidades condicionales, tiene numerosas aplicaciones en neuroimagen en general y en EEG específicamente. Pero primero, una introducción al teorema de Bayes y cómo funciona.
Los electrodos secos tienen algunas ventajas claras, pero ¿cómo se compara su calidad de señal con la de los electrodos húmedos? Elegir uno sobre el otro puede ser una compensación entre tiempo, calidad de la señal y estabilidad.
La tecnología de registro de EEG sigue siendo similar en principio desde su primer uso en 1923. Sin embargo, ahora hay disponible una amplia gama de tipos de electrodos, tanto […]
Tanto la educación como los viajes aumentan el alcance de estímulos más complejos y novedosos para el cerebro. A su vez, la complejidad de la señal de EEG del cerebro […]
Los entornos más complejos con un mayor alcance para los estímulos al cerebro tienen un impacto de gran alcance en varios aspectos del cerebro. El proyecto Human Brain Diversity de […]
Los potenciales evocados visuales en estado estacionario utilizan diferentes frecuencias de estímulos visuales para distinguir entre objetos en aplicaciones BCI y tienen tasas de transferencia de información relativamente altas. Los […]
