文献

J-GLOBAL ID：201802219775662745   整理番号：18A0203787

Stanford EEG脳:機械学習技術を支援するための小児と成人からの脳波の大規模オープンデータセット【Powered by NICT】

The stanford EEG corpus: A large open dataset of electroencephalograms from children and adults to support machine learning technology

著者 (2件)： Kuo J. (Department of Neurology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA 94305) ,  Lee-Messer C. (Department of Neurology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA 94305)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SPMB  ページ： 1-2  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： :脳波(EEG)は,発作の診断と生理学的および病理学的状態における脳の電気活動を評価するためのツールである。脳機能の基礎科学の脳-コンピュータインタフェイスと研究のための基礎を形成する。臨床,脳波を分析するための現在のゴールドスタンダードは視覚検査である。残念なことに,訓練されたEEG読者は,限られた資源であると読書脳波の過程は大きな労働力を要する。これは,適切な発作モニタリングへのアクセスを制限し,治療の進歩を妨げた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 労働力 ,  病理学 ,  *脳波 ,  視覚検査 ,  発作 ,  生理学 ,  *子供
準シソーラス用語： 読書 ,  ブレインコンピュータインタフェイス ,  脳機能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (9件)： EEG ,  脳 ,  機械学習技術 ,  支援 ,  小児 ,  成人 ,  脳波 ,  大規模 ,  データセット