EEG

第十四届脑电数据分析启航班（训练营：2023.10.13~11.11）

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茗创科技·2023-12-03 06:50

第十届脑电机器学习训练营（线上：2023.8.14~9.3）

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茗创科技·2023-12-03 03:35

第九届核磁数据处理基础班（训练营：2023.9.11~9.26）

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茗创科技·2023-12-03 00:27

一对一包教会磁共振ASL（动脉自旋标记）数据处理教学服务

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茗创科技·2023-12-02 18:39

第八届核磁机器学习班（训练营：2023.11.6~11.18）

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茗创科技·2023-12-02 11:22

第十四届脑电数据分析进阶班（训练营：2023.10.29~11.11）

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茗创科技·2023-12-02 09:41

后天开课 | 第十三届脑电数据分析启航班（直播：2023.8.18~9.16）

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茗创科技·2023-12-02 04:48

第七届核磁机器学习班（训练营：2023.9.4~9.16）

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茗创科技·2023-12-02 03:48

R语言专题班（训练营：2023.10.23~10.30）

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茗创科技·2023-12-02 01:07

R语言专题班（训练营：2023.10.23~10.30）

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茗创科技·2023-12-01 17:48

第十届任务态磁共振数据处理学习班（训练营：2023.10.6~10.29）

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茗创科技·2023-12-01 14:55

一对一包教会磁共振数据处理教学服务

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茗创科技·2023-12-01 04:40

一对一磁共振弥散张量成像(DTI)数据处理教学服务

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茗创科技·2023-11-30 22:59

一对一包教会磁共振ASL（动脉自旋标记）数据处理教学服务

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茗创科技·2023-11-30 22:41

R语言专题班（直播：2023.8.4~8.6）

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茗创科技·2023-11-30 21:29

NEAR：新生儿EEG数据的伪迹去除流程

导读EEG对于研究新生儿神经认知功能很有价值。但目前很难记录到高质量的新生儿EEG数据。相较于成人和大一点的婴儿，新生儿注意力持续时间有限，数据更短；而且由不可控的运动导致的伪迹更多，数据噪声也更大。
茗创科技·2023-11-30 12:40

第十一届脑电数据分析入门班（训练营：2023.7.19~8.1）

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茗创科技·2023-11-30 00:26

第四届磁共振脑影像结构班（训练营：2023.9.8~9.25）

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茗创科技·2023-11-29 20:48

第四届磁共振脑影像结构班（训练营：2023.9.8~9.25）

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茗创科技·2023-11-29 18:39

第九届任务态磁共振数据处理学习班（训练营：2023.8.11~9.3）

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茗创科技·2023-11-29 15:00

第十三届脑电数据分析启航班（直播：2023.8.18~9.16）

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茗创科技·2023-11-29 13:07

Nature揭示决策漏洞：我们总是忽略的减法思维

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茗创科技·2023-11-29 10:41

一对一磁共振弥散张量成像(DTI)数据处理教学服务

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茗创科技·2023-11-29 08:42

明天开课 | 第三届磁共振脑影像结构班（训练营：2023.8.4~8.21）

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茗创科技·2023-11-29 08:40

第三届睡眠脑电专题班（直播：2023.9.16~9.17）

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茗创科技·2023-11-29 01:57

第四届磁共振脑影像结构班（训练营：2023.9.8~9.25）

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茗创科技·2023-11-28 19:03

DEEP：双脑EEG超扫描研究流程

研究者开发并测试了双脑EEG分析流程，即DEEP。在对数据进行预处理后，DEEP允许用户计算锁相值(PLVs)和跨频锁相值(c
茗创科技·2023-11-28 05:58

PET分析入门班（训练营：2023.11.23~11.30）

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茗创科技·2023-11-28 05:47

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茗创科技·2023-11-28 01:59

第十一届脑电机器学习训练营（线上：2023.10.9~10.29）

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茗创科技·2023-11-27 09:30

脑电机器学习：理论与应用

导读EEG是一种广泛用于研究记录和监测脑电活动的方法。已经开发了机器学习算法来从EEG中提取信息，以帮助诊断多种疾病(例如癫痫、阿尔茨海默症和精神分裂症)，并识别各种大脑状态。
茗创科技·2023-11-27 03:51

脑电信号特征提取方法与应用

前言脑电图(EEG)信号在理解与脑功能和脑相关疾病的电活动方面发挥着重要作用。
茗创科技·2023-11-27 03:21

超详细TMS-EEG数据处理教程（下）

上一期的文章TMS-EEG数据处理教程（上）中详细地介绍了TMS伪影类型和预处理步骤。这期主要讲了完成数据预处理后，再进行一些（后）处理步骤，如过滤、去趋势、去均值和降采样。
茗创科技·2023-11-27 03:20

EEG-fMRI同步记录的伪影去除法

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茗创科技·2023-11-27 03:20

Bi-Branch Vision Transformer Network for EEG Emotion Recognition论文翻译

ABSTRACTElectroencephalogram(EEG)signalshaveemergedasanimportanttoolforemotionresearchduetotheirobjectivereflectionofrealemotionalstates.Deeplearning-basedEEGemotionclassificationalgorithmshavemadeenc
风清扬，夏邑·2023-11-27 03:19

后天开课 | 第十届任务态磁共振数据处理学习班（训练营：2023.10.6~10.29）

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茗创科技·2023-11-27 03:41

EPOS：EEG处理开源脚本

新方法：为了解决这些主观性问题，我们一直在研究类似教程的EEG（预）处理流程，以实现基于Delorme和Makeig提出的半自动分析的自动化方法。
思影科技·2023-11-27 03:45

EEG脑电信号处理合集（1）：功率谱中常见artifacts

通常EEG脑电信号采集完成以后，我们可以绘制出功率谱，一个正常的功率谱如下图所示：在10H在处有个明显的突起，在后方通道中，这是我们所期望看到的。
张哥coder·2023-11-27 03:41

情绪脑电信号EEG预处理学习笔记（附SEED数据集分享）

预处理的部分展示使用的是SEED数据集中第一位实验者第一次数据实验室采集出的脑电信号并不纯净，既包含了眼电、肌电等干扰信号，还需要考虑市电工频干扰、坏导剔除等方面。预处理的基本原则是尽可能保留数据原貌，根据数据采集情况去除眼电、肌电等干扰，提取出较为纯净的脑电信号，预处理步骤得到的脑电信号质量决定了后续提取脑电特征信号的质量。如图2.6，以下为预处理步骤：重参考使用的脑电数据实际上是作用电极电势与
campingmxd·2023-11-27 00:01

EEG 脑电信号处理合集（2）： 信号预处理

脑电信号在采集完以后，需要进行一系列的预处理操作，然后才能用于后续的科学研究和计算。预处理是脑电信号分析最基本且重要的一步。基于python环境MNE库。1使用带通滤波器，信号滤波，去噪，去工频干扰data_path=sample.data_path()meg_path=data_path/"MEG"/"sample"raw_fname=meg_path/"sample_audvis_filt-0
张哥coder·2023-11-27 00:29

一对一包教会近红外数据处理教学服务

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茗创科技·2023-11-26 16:39

一对一磁共振弥散张量成像(DTI)数据处理教学服务

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茗创科技·2023-11-26 09:46

第十三届脑电数据分析进阶班（直播：2023.9.3~9.16）

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茗创科技·2023-11-26 01:28

第十四届脑电数据分析启航班（训练营：2023.10.13~11.11）

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茗创科技·2023-11-25 21:02

第六届多模态脑网络数据处理班（直播：2023.7.28~7.31）

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茗创科技·2023-11-25 19:35

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茗创科技·2023-11-25 18:54

亲吻相拥比语言更有力量：来自移动EEG的证据

现阶段，大量研究采用静息态EEG、fMRI等技术考察个体在描绘情感场景的标准化图片时，其情感加工过程中的大脑神经基础。
茗创科技·2023-11-25 15:33

第六届多模态脑网络数据处理班（直播：2023.7.28~7.31）

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茗创科技·2023-11-25 13:20

明天开课 | 第七届核磁机器学习班（训练营：2023.9.4~9.16）

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茗创科技·2023-11-25 08:50

一对一包教会近红外数据处理教学服务

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