Hybrid Genetic Algorithm for Clustering IC Topographies of EEGs

Clustering of independent component (IC) topographies of Electroencephalograms (EEG) is an effective way to find brain-generated IC processes associated with a population of interest, particularly for those cases where event-related potential features are not available. This paper proposes a novel a...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Brain topography Ročník 36; číslo 3; s. 338 - 349
Hlavní autoři:	Munilla, Jorge, Al-Safi, Haedar E. S., Ortiz, Andrés, Luque, Juan L.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York Springer US 01.05.2023 Springer Nature B.V
Témata:	Algorithms Biomedical and Life Sciences Biomedicine Brain Cluster Analysis Clustering EEG Electroencephalography Electroencephalography - methods Event-related potentials Genetic algorithms Humans Neurology Neurosciences Original Paper Psychiatry Signal Processing, Computer-Assisted GA Clustering EEG ICA
ISSN:	0896-0267, 1573-6792, 1573-6792
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!