Sökning: "Electroencephalography EEG"
Visar resultat 21 - 25 av 67 uppsatser innehållade orden Electroencephalography EEG.
21. EEG metodikens påverkan på sensitivitet och specificitet : En litteraturstudie
Kandidat-uppsats, Jönköping University/HälsohögskolanSammanfattning : Elektroencefalografi (EEG) är en viktig metod för att upptäcka specifika avvikelser från homeostatiskt tillstånd. Sensitivitet och specificitet är av stor betydelse vid bedömning av den diagnostiska tillförlitligheten hos EEG metoden. LÄS MER
22. Digital Signal Characterization for Seizure Detection Using Frequency Domain Analysis
Kandidat-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : Nowadays, a significant proportion of the population in the world is affected by cerebral diseases like epilepsy. In this study, frequency domain features of electroencephalography (EEG) signals were studied and analyzed, with a view being able to detect epileptic seizures more easily. LÄS MER
23. FÖREKOMSTEN AV FOTO-PAROXYSMAL REAKTION HOS PATIENTER VID UTREDNING MED EEG
Kandidat-uppsats, Malmö universitet/Institutionen för biomedicinsk vetenskap (BMV)Sammanfattning : Vid elektroencefalografi (EEG) används intermittent ljusstimulering för att detektera eventuell fotoparoxysmal reaktion (PPR) hos patienter, som tecken på en fotosensitivitet och stöd för en misstanke om epilepsi. Intermittent ljusstimulering innebär att patienten exponeras för en stroboskoplampa som ger ljus med frekvenser mellan 1–60 Hz. LÄS MER
24. Modelling approach and avoidance behaviour : A deep learning approach to understand the human olfactory system
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : In this thesis we examine the question whether it is possible to model approach and avoidance behaviour with probabilistic machine learning. The results from this project will primarily aid in our collective understanding of human existence. LÄS MER
25. Emotion Detection from Electroencephalography Data with Machine Learning : Classification of emotions elicited by auditory stimuli from music on self-collected data sets
Master-uppsats, KTH/Skolan för kemi, bioteknologi och hälsa (CBH)Sammanfattning : The recent advances in deep learning have made it state-of-the-art for many different tasks, making its potential usefulness for analyzing electroencephalography (EEG) data appealing. This study aims at automatic feature extraction and classification of likeability, valence, and arousal elicited by auditory stimuli from music by training deep neural networks (DNNs) on minimally pre-processed multivariate EEG time series. LÄS MER