Detalles de la búsqueda
1.
Investigation of EEG-Based Biometric Identification Using State-of-the-Art Neural Architectures on a Real-Time Raspberry Pi-Based System.
Sensors (Basel)
; 22(23)2022 Dec 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36502248
2.
A Raspberry Pi-Based Traumatic Brain Injury Detection System for Single-Channel Electroencephalogram.
Sensors (Basel)
; 21(8)2021 Apr 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33920805
3.
Investigation of Machine Learning Approaches for Traumatic Brain Injury Classification via EEG Assessment in Mice.
Sensors (Basel)
; 20(7)2020 Apr 04.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32260320
4.
Label Alignment Improves EEG-based Machine Learning-based Classification of Traumatic Brain Injury.
Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc
; 2022: 3546-3549, 2022 07.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36085737
5.
Microelectrode array membranes to simultaneously assess cardiac and neurological signals of xenopus laevis under chemical exposures and environmental changes.
Biosens Bioelectron
; 210: 114292, 2022 Aug 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35490628
6.
A Novel ECG Denoising Scheme Using the Ensemble Kalman Filter.
Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc
; 2022: 2005-2008, 2022 07.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36086399
7.
Investigation of Machine Learning and Deep Learning Approaches for Detection of Mild Traumatic Brain Injury from Human Sleep Electroencephalogram.
Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc
; 2021: 6134-6137, 2021 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34892516
8.
Classification of Electroencephalogram in a Mouse Model of Traumatic Brain Injury Using Machine Learning Approaches.
Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc
; 2020: 3335-3338, 2020 07.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33018718
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