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【妙笔生花】基于慧创fNIRS利用深度学习模型重建信号 北京师范大学牛海晶团队在《ARTIF INTELL REV》发表SCI

该方法为临床诊断和脑科学研究提供了高效的数据恢复工具,扩展了神经科学研究的工具和视角。然而,研究未充分考虑头动噪声去除方法的影响,也未涉及任务态数据的分析,未来需进一步优化模型以适应不同噪声处理方法,并探索其在静息态和任务态下的性能。在多通道受损情况下,无论是空间上相邻还是非相邻的通道,模型均能保持较高的重建准确性和功能连接一致性,相关系数均超过0.75。实验结果表明,该模型在单通道和多通道受损情

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