Hyperkinésie volitionnelle is one of the involuntary movements discriminated from intention tremor. It occurs idiopathically and with cerebr … and autonomic functions were normal. Blood, urine and cerebrospinal fluid analysis appeared normal. Electroencephalography showed 40-50 microV, 9-10 c/s alpha waves with a few fast waves.(ABSTRACT TRUNCATED AT 250 WORDS)
Клинический случайАннотация на английскомСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
1 The effects of lormetazepam and camazepam on sleep electroencephalography, visuo-motor coordination, digit symbol substitution and subjective assessments of mood and sleep quality were compared with placebo in six young adult males (18-27 years). The study was double blind. 2 Over the dose range 0.5, 1.0 and 2.0 mg, lormetazepam increased total sleep time (P less than 0.05), reduced wakefulness (P less than 0.05) and drowsy sleep (linear effect P less than 0.05). With 2.0 mg there were increases in stage 3 (P less than 0.05) and reduction in rapid eye movement sleep (P less than 0.01). Overn…
Клиническое исследованиеСравнительное исследованиеКонтролируемое клиническое исследованиеСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The authors report experience with the surgical management of 80 giant intracranial aneurysms (greater than 2.5 cm in diameter) during a 10- … risks of surgery. Ultimately ICA aneurysms were monitored with cerebral blood flow measurements and electroencephalography before and after temporary ICA ligation, then approached following resection of the anterior clinoid or treated with bypass in combination with ICA ligation. Aneurysms of the MCA were either opened during temporary MCA occlusion or resected in combi …
Клинический случайСтатьяПоддержка службы здравоохранения СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Emotion recognition from EEG signals has become a central task in affective computing, offering non-invasive insight into human emotional states. Due to the nonlinear and nonstationary nature of EEG, entropy-based features have gained prominence as reliable indicators of brain complexity. However, traditional entropy metrics-such as Shannon entropy (ShanEn) and its variants-often lack sensitivity to transient dynamics and multiscale irregularities in the brain's electrical activity. This study introduces a novel application of Entropy of Entropy (EoE) to EEG phase series (EoE - phase), aiming
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Objective.The spinal cord is a vital part of the central nervous system, and its neural signals offer valuable insight into sensory and motor function. Accurate localization of the neural sources that generate spinal cord potentials (SCPs) is essential for advancing both basic research and clinical applications. This study aims to assess the feasibility of applying established EEG source localization methods to simulated SCP data.Approach.We constructed a biophysical model of the upper body and head to simulate surface potentials generated by dipolar sources within the gray matter of the cervi
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Electroencephalography (EEG)-based emotion recognition is an important biosensing technique for affective brain-computer interfaces (BCIs), mental-state assessment, and physiological monitoring. Existing methods often rely on a single spectral descriptor or regular two-dimensional brain maps, which makes it difficult to jointly model local spatial representations, global spatial relations, and temporal dynamics. This paper proposes GLSTNet, a global-local spatial relations and temporal dynamics network for EEG emotion recognition. EEG trials are divided into short windows, from which multi-ban…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Visual inspection as the golden standard for sleep spindle detection has received mixed support and may not be equally viable across species and experimental conditions. Here we propose a novel intermediate strategy for approximating the quality of a detector and subject our own algorithm for spindle detection in dogs to the procedure. Automatic detections across the full range of our data (excluding only data sets with high subject overlap) were analyzed for their compliance with three face validity criteria, originally discovered by expert scorers in human EEG. These criteria are the shortne
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) affects millions globally, yet current diagnostic approaches rely on subjective behavioral assessments without objective neurophysiological markers. While machine learning on electroencephalogram (EEG) data shows promise for automated ADHD risk screening, current methods focus only on brain signals and ignore socioeconomic factors that strongly affect neurodevelopment and ADHD risk. We introduce a novel multimodal deep learning architecture integrating three complementary streams: temporal EEG dynamics via one-dimensional convolutional-recurrent
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Persistent upper limb deficits after stroke necessitate reliable candidate biomarkers to support precision rehabilitation. While electroencephalogram (EEG) provides a highly accessible tool to characterize post-stroke neurophysiology, its clinical translation is hindered by fragmented evidence. This systematical review critically synthesizes the directional associations between EEG biomarkers and upper limb outcomes, and introduces a novel functional framework to classify these biomarkers into assessment, prognostic, and monitoring roles for natural upper limb recovery under conven
СтатьяСистематический обзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Motor imagery-based brain-computer interface (MI-BCI) applications in stroke rehabilitation aim to match brain activity with real-time feedback, thereby establishing closed-loop neural pathways and providing a basis for evaluating patients' neuroplasticity changes. Thus, constructing EEG datasets under MI paradigms is crucial for optimizing MI-BCI systems and understanding the neural rehabilitation process. However, the current limitations of single MI paradigms and the lack of relevant EEG datasets may restrict the accurate interpretation and effective application in stroke rehabilitation. Th
СтатьяDatasetПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Music listening, a common daily activity recognized for its emotional impact and ability to evoke memories, engages physiological and psychological processes. Concurrent electroencephalography (EEG) and electrocardiography (ECG) during music listening can inform our understanding of these processes. However, the insights offered by such simultaneous recordings, and the extent to which existing studies align with published methodological guidelines, remain unclear. To address this gap, we conducted a scoping review of peer-reviewed research examining physiological responses to passive music lis…
СтатьяScoping ReviewПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: During the shooting-preparation phase, shooters frequently encounter multiple interfering factors, such as task load, social evaluation, and complex environments. These factors can induce intricate changes in neural activity, leading to variations in shooting performance. This study aims to investigate the neural mechanisms underlying brain activity during the shooting preparation phase in high-risk tasks (e.g., Hostage-Rescue Condition) and high-precision tasks (e.g., Long-Range Condition).
METHODS: Electroencephalographic (EEG) signals, the shooting performance metrics, and the
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: Lack of standardised methodologies and secure processing environments for intracerebral EEG (iEEG) data creates critical barriers to international collaboration and reproducibility in clinical neuroscience. Within the framework of the Human Brain Project and EBRAINS, we have developed a specific platform, the Human Intracerebral EEG Platform (HIP), to address this challenge.
METHODS: The specifications considered to develop the HIP included: (1) secure access to sensitive datasets; (2) standardised data organisation following the BIDS for iEEG (BIDS-iEEG) to ensure interoperabil
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
New Onset Refractory Status Epilepticus (NORSE) and Febrile Infection-Related Epilepsy Syndrome (FIRES) present significant diagnostic challenges. To date, no single testing modality has emerged as the standard to confirm or exclude NORSE/FIRES. However, there has been increasing characterization of NORSE/FIRES by magnetic resonance imaging (MRI), electroencephalogram (EEG), and serum and cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers. Here we briefly summarized the MRI abnormalities including "The claustrum sign". Dynamic contrast-enhanced MRI, a novel MRI sequence, highlighted increased blood-brain ba
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Distinguishing between self (internal) and environment (external) is fundamental to human experience, yet mind-body traditions describe non-dual states where this boundary dissolves. However, the neural basis of non-duality remains underexplored. We investigate this in advanced and novice meditators from the Isha Yoga tradition and meditation-naïve controls using psychological scales and EEG-based intrinsic neural timescales (INT). Subjects perform breath-watching meditation (internal attention) and a cognitive task (external attention), allowing us to operationalize non-duality as reduced int
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Despite advancements in artificial intelligence, object recognition models still lag behind in emulating visual information processing in human brains. Recent studies have highlighted the potential of using neural data to mimic brain processing; however, these often rely on invasive neural recordings from non-human subjects, leaving a critical gap in understanding human visual perception. Addressing this gap, we present, 'Re(presentational)Al(ignment)net', a vision model aligned with human brain activity based on non-invasive EEG, demonstrating a significantly higher similarity to human brain
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Objective: Cross-subject generalization in EEG-based seizure detection remains a significant challenge due to diverse physiological differences among patients, which can degrade model performance across individuals. This work aims to develop a robust, lightweight, and fast-deployable model for cross-subject seizure detection that achieves high accuracy while enabling real-time, low-latency inference on resource-constrained devices. Methods: We propose PSD-LW-DCN, a novel lightweight deep convolutional network that leverages power spectral density (PSD) features extracted via multitaper spectra
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Growing evidence suggests that abnormalities within the microstate sequence are associated with a wide range of mental illnesses. In this study, we aimed to evaluate the impact of higher-order microstate sequence syntax on brain cognitive processes. We first refined the microstate sequences obtained from the EEG recordings of individuals with epilepsy (EP) and those with psychosis of epilepsy (POE) into subdivisions in terms of microstate words. Subsequently, the microstate word characteristics and clustering degree features of different microstate word sizes were computed and compared. Finall
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Motor theories of action prediction propose that our neural motor system combines prior knowledge about action outcomes with current sensory input to predict other people's behavior. This knowledge can be acquired through observational experience, more specifically statistical learning. Recently, it has been shown that infants can detect in a stream of actions two actions that follow each other deterministically and that their motor system uses this knowledge to predict upcoming actions. However, real-life actions are more complex: actions rarely follow one another with 100% probability, certa
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
In today's society, autism spectrum disorder (ASD) is a common neurological disorder that affects a person's behavior and communication. Hence, an early ASD prediction is essential for improving the lifecycle of ASD patients. Recently, many works have been deployed for diagnosing ASD using the electroencephalogram (EEG) and magnetic resonance imaging (MRI). But they are inefficient owing to the irrelevant noises and misclassification outcomes. Hence, a well-ordered logistic regression with scaled function-based deep learning neural network (LRSF-DLNN)-based ASD prediction using EEG and functio
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования