Gotowa bibliografia na temat „EEG, électroencéphalogramme”
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Artykuły w czasopismach na temat "EEG, électroencéphalogramme"
Injakanasy, Innocent, Lala Andriamasinavalona Rajaonarison, Tanjona Ezakiniaina Mamy Soa Rakotoarijaona, Ratsitohara Santatra Razafindrasata, Naliniaina Robert Randrianantoandro, Julien Razafimahefa i Alain Djacoba Tehindrazanarivelo. "Profils Epidemio–Cliniques et Paracliniques de l’Epilepsie chez les Adolescents vus au Centre de Neurologie d’Antananarivo Madagascar". European Scientific Journal, ESJ 19, nr 21 (31.07.2023): 87. http://dx.doi.org/10.19044/esj.2023.v19n21p87.
Pełny tekst źródłaKeller, Brandon, Larry Stevens, Colleen Lui, James Murray i Matthew Yaggie. "Les effets des mouvements oculaires bilatéraux sur la cohérence EEG lors du rappel d'un souvenir plaisant". Journal of EMDR Practice and Research 10, nr 2 (2016): 11E—28E. http://dx.doi.org/10.1891/1933-3196.10.2.11.
Pełny tekst źródłaRozprawy doktorskie na temat "EEG, électroencéphalogramme"
Moinnereau, Marc-Antoine. "Encodage d'un signal audio dans un électroencéphalogramme". Mémoire, Université de Sherbrooke, 2017. http://hdl.handle.net/11143/10554.
Pełny tekst źródłaScheer-Dorr, Christiane. "Méthodes paramétriques d'analyse du signal EEG : application à la détection, localisation et analyse spectrale de fuseaux de sommeil". Nancy 1, 1991. http://www.theses.fr/1991NAN10238.
Pełny tekst źródłaHajipour, Sardouie Sepideh. "Signal subspace identification for epileptic source localization from electroencephalographic data". Thesis, Rennes 1, 2014. http://www.theses.fr/2014REN1S185/document.
Pełny tekst źródłaIn the process of recording electrical activity of the brain, the signal of interest is usually contaminated with different activities arising from various sources of noise and artifact such as muscle activity. This renders denoising as an important preprocessing stage in some ElectroEncephaloGraphy (EEG) applications such as source localization. In this thesis, we propose six methods for noise cancelation of epileptic signals. The first two methods, which are based on Generalized EigenValue Decomposition (GEVD) and Denoising Source Separation (DSS) frameworks, are used to denoise interictal data. To extract a priori information required by GEVD and DSS, we propose a series of preprocessing stages including spike peak detection, extraction of exact time support of spikes and clustering of spikes involved in each source of interest. Two other methods, called Time Frequency (TF)-GEVD and TF-DSS, are also proposed in order to denoise ictal EEG signals for which the time-frequency signature is extracted using the Canonical Correlation Analysis method. We also propose a deflationary Independent Component Analysis (ICA) method, called JDICA, that is based on Jacobi-like iterations. Moreover, we propose a new direct algorithm, called SSD-CP, to compute the Canonical Polyadic (CP) decomposition of complex-valued multi-way arrays. The proposed algorithm is based on the Simultaneous Schur Decomposition (SSD) of particular matrices derived from the array to process. We also propose a new Jacobi-like algorithm to calculate the SSD of several complex-valued matrices. The last two algorithms are used to denoise both interictal and ictal data. We evaluate the performance of the proposed methods to denoise both simulated and real epileptic EEG data with interictal or ictal activity contaminated with muscular activity. In the case of simulated data, the effectiveness of the proposed algorithms is evaluated in terms of Relative Root Mean Square Error between the original noise-free signals and the denoised ones, number of required ops and the location of the original and denoised epileptic sources. For both interictal and ictal data, we present some examples on real data recorded in patients with a drug-resistant partial epilepsy
Cantisani, Giorgia. "Neuro-steered music source separation". Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAT038.
Pełny tekst źródłaIn this PhD thesis, we address the challenge of integrating Brain-Computer Interfaces (BCI) and music technologies on the specific application of music source separation, which is the task of isolating individual sound sources that are mixed in the audio recording of a musical piece. This problem has been investigated for decades, but never considering BCI as a possible way to guide and inform separation systems. Specifically, we explored how the neural activity characterized by electroencephalographic signals (EEG) reflects information about the attended instrument and how we can use it to inform a source separation system.First, we studied the problem of EEG-based auditory attention decoding of a target instrument in polyphonic music, showing that the EEG tracks musically relevant features which are highly correlated with the time-frequency representation of the attended source and only weakly correlated with the unattended one. Second, we leveraged this ``contrast'' to inform an unsupervised source separation model based on a novel non-negative matrix factorisation (NMF) variant, named contrastive-NMF (C-NMF) and automatically separate the attended source.Unsupervised NMF represents a powerful approach in such applications with no or limited amounts of training data as when neural recording is involved. Indeed, the available music-related EEG datasets are still costly and time-consuming to acquire, precluding the possibility of tackling the problem with fully supervised deep learning approaches. Thus, in the last part of the thesis, we explored alternative learning strategies to alleviate this problem. Specifically, we propose to adapt a state-of-the-art music source separation model to a specific mixture using the time activations of the sources derived from the user's neural activity. This paradigm can be referred to as one-shot adaptation, as it acts on the target song instance only.We conducted an extensive evaluation of both the proposed system on the MAD-EEG dataset which was specifically assembled for this study obtaining encouraging results, especially in difficult cases where non-informed models struggle
Laflamme, Hugo. "L’influence de la stratégie de navigation dans un environnement virtuel sur l’activité cérébrale en EEG". Thèse, 2018. http://hdl.handle.net/1866/22225.
Pełny tekst źródłaAlchalabi, Bilal. "A Multi-Modal, Modified-Feedback and Self-Paced Brain-Computer Interface (BCI) to Control an Embodied Avatar's Gait". Thesis, 2020. http://hdl.handle.net/1866/25553.
Pełny tekst źródłaLes interfaces cerveau-ordinateur (ICO) ont été utilisées pour contrôler la marche d'un égo-avatar virtuel dans le but d'être utilisées dans la réadaptation de la marche. Une ICO décode les signaux du cerveau représentant un désir de faire produire un mouvement et les transforme en une commande de contrôle pour contrôler des appareils externes. Les sentiments décrits par les participants lorsqu'ils contrôlent un égo-avatar dans un environnement virtuel immersif démontrent que les humains peuvent être incarnés dans un corps d'un avatar (illusion de propriété). Il a été récemment démontré que provoquer l’illusion de propriété puis manipuler les mouvements de l’égo-avatar peut conduire à des stratégies de contrôle moteur compensatoire. Afin de maximiser cet effet, il existe un besoin d'une méthode qui mesure et surveille les niveaux d’incarnation des participants immergés dans la réalité virtuelle (RV) pour induire et maintenir une forte illusion de propriété. D'autre part, atteindre un niveau élevé de performances (taux de classification) ICO et d’incarnation est interconnecté. Pour atteindre l'un d'eux, le second doit également être atteint. Certaines limitations de plusieurs de ces systèmes entravent leur adoption pour la neuroréhabilitation: 1- certains utilisent l'imagerie motrice (IM) des mouvements autres que la marche; 2- la plupart des systèmes permettent à l'utilisateur de faire des pas simples ou de marcher mais pas les deux, ce qui ne permet pas à un utilisateur de passer des pas à la marche; 3- la plupart fonctionnent en un seul mode d’ICO, rythmé (cue-paced) ou auto-rythmé (self-paced). Surmonter les limitations susmentionnées peut être fait en combinant différents modes et options de commande dans un seul système. Cependant, cela aurait un impact négatif sur les performances de l’ICO, diminuant ainsi son utilité en tant qu'outil potentiel de réhabilitation. Dans ce cas, il sera nécessaire d'améliorer les performances des ICO. À cette fin, de nombreuses techniques ont été utilisées dans la littérature, telles que la rétroaction modifiée, le recalibrage du classificateur et l'utilisation d'un classificateur générique. Le projet de cette thèse a été réalisé en 3 études, avec objectif d'étudier dans l'étude 1, la possibilité de mesurer le niveau d'incarnation d'un égo-avatar immersif, lors de l'exécution, de l'observation et de l'imagination de la marche, à l'aide des techniques encéphalogramme (EEG), en présentant une rétroaction visuelle qui entre en conflit avec la commande du contrôle moteur des sujets incarnés. L'objectif de l'étude 2 était de développer un BCI pour contrôler les pas et la marche vers l’avant d'un égo-avatar dans la réalité virtuelle immersive, en utilisant l'imagerie motrice de ces actions, dans des modes rythmés et auto-rythmés. Différentes stratégies d'amélioration des performances ont été mises en œuvre pour augmenter la performance (taux de classification) de l’ICO. Les données de ces deux études ont ensuite été utilisées dans l'étude 3 pour construire des classificateurs génériques qui pourraient éliminer la calibration hors ligne pour les futurs utilisateurs et raccourcir le temps de formation. Vingt participants sains différents ont participé aux études 1 et 2. Dans l'étude 1, les participants portaient un casque EEG et des marqueurs de capture de mouvement, avec un avatar affiché dans un casque de RV du point de vue de la première personne (1PP). Ils ont été invités à performer, à regarder ou à imaginer un seul pas en avant ou la marche vers l’avant (pour quelques secondes) sur le tapis roulant. Pour certains essais, l'avatar a fait un pas avec le membre controlatéral ou a arrêté de marcher avant que le participant ne s'arrête (rétroaction modifiée). Dans l'étude 2, les participants ont participé à un entrainement séquentiel de 4 jours pour contrôler la marche d'un avatar dans les deux modes de l’ICO. En mode rythmé, ils ont imaginé un seul pas en avant, en utilisant leur pied droit ou gauche, ou la marche vers l’avant . En mode auto-rythmé, il leur a été demandé d'atteindre une cible en utilisant l'imagerie motrice (IM) de plusieurs pas (mode de contrôle intermittent) ou en maintenir l'IM de marche vers l’avant (mode de contrôle continu). L'avatar s'est déplacé en réponse à deux classificateurs ‘Regularized Linear Discriminant Analysis’ (RLDA) calibrés qui utilisaient comme caractéristiques la densité spectrale de puissance (Power Spectral Density; PSD) des bandes de fréquences µ (8-12 Hz) sur la zone du pied du cortex moteur. Les classificateurs ont été recalibrés après chaque session. Au cours de l’entrainement et pour certains des essais, une rétroaction modifiée positive a été présentée à la moitié des participants, où l'avatar s'est déplacé correctement quelle que soit la performance réelle du participant. Dans les deux études, l'expérience subjective des participants a été analysée à l'aide d'un questionnaire. Les résultats de l'étude 1 montrent que les niveaux subjectifs d’incarnation sont fortement corrélés à la différence de la puissance de la synchronisation liée à l’événement (Event-Related Synchronization; ERS) sur la bande de fréquence μ et sur le cortex moteur et prémoteur entre les essais de rétroaction modifiés et réguliers. L'étude 2 a montré que tous les participants étaient capables d’utiliser le BCI rythmé et auto-rythmé dans les deux modes. Pour le BCI rythmé, la performance hors ligne moyenne au jour 1 était de 67±6,1% et 86±6,1% au jour 3, ce qui montre que le recalibrage des classificateurs a amélioré la performance hors ligne du BCI (p <0,01). La performance en ligne moyenne était de 85,9±8,4% pour le groupe de rétroaction modifié (77-97%) contre 75% pour le groupe de rétroaction non modifié. Pour le BCI auto-rythmé, la performance moyenne était de 83% en commande de commutateur et de 92% en mode de commande continue, avec un maximum de 12 secondes de commande. Les performances de l’ICO ont été améliorées par la rétroaction modifiée (p = 0,001). Enfin, les résultats de l'étude 3 montrent que pour la classification des initialisations des pas et de la marche, il a été possible de construire des modèles génériques à partir de données hors ligne spécifiques aux participants. Les résultats montrent la possibilité de concevoir une ICO ne nécessitant aucun entraînement spécifique au participant.
Sayeur, Mélissa Sue. "Le développement visuel et cognitif chez les enfants nés à terme ou prématurément". Thèse, 2014. http://hdl.handle.net/1866/11665.
Pełny tekst źródłaPodubnaia-Birca, Ala. "Caractérisation électro-clinique des convulsions fébriles et risque d’épilepsie". Thèse, 2008. http://hdl.handle.net/1866/2775.
Pełny tekst źródłaThe incidence of epilepsy in children with febrile seizures (FS) varies from 2 to 3%, but available clinical tools do not allow the identification of those children who will later develop epilepsy. Evidences have shown quantitative EEG abnormalities, more particularly revealed by intermittent photic stimulation (IPS), in patients with epilepsy. No studies have yet examined quantitative EEG parameters in children with FS. It is not known either whether they can be relevant to the evaluation of FSs prognosis. The objectives of this research program were to identify, first, clinical risk factors for developing epilepsy after FS and, second, to determine quantitative EEG markers that differentiate FS patients from normal controls and may aid to evaluate their prognosis. In order to meet our first objective, we reviewed the charts of 482 children with FS, aged 3 months to 6 years. Using survival statistics, we described risk factors for developing partial (prenatal antecedents, developmental delay, prolonged and focal FS) and generalized (family history of epilepsy, recurrent FS and FS after the age of 4 years) epilepsy after FS. In addition, we identified several distinct clinical phenotypes related to the prognosis of FS: (i) simple FS with a family history of FS, not related to a subsequent epilepsy, (ii) recurrent FS with a family history of epilepsy and an increased risk of generalised epilepsy and (iii) focal FS with a family history of epilepsy and an increased risk of partial epilepsy. In order to meet our second objective, we analyzed the steady-state visual potentials (SSVEP) evoked by IPS (5, 7.5, 10 and 12.5 Hz) as a function of age. The high density EEG (128 channels) was recorded in 61 normal children between 6 months and 16 years of age and 8 adults. We showed different topographical development of low (5-15 Hz) and high (30-50 Hz) frequency SSVEP components phase alignment. Thus, low frequency phase alignment increased with age only over the frontal and occipital regions, whereas high frequency phase alignment increased over all cerebral regions. Then, using the same methodology, we investigated whether children with FS show abnormalities of gamma frequency SSVEP components. We show an increase of both magnitude and phase alignment of the gamma frequency SSVEP components in 12 FS patients compared to 5 siblings of FS patients and 15 control children between 6 and 36 months of age. This study has identified distinct electro-clinical phenotypes that differentiate FS patients from the group of siblings and controls. Future studies should investigate whether detected abnormalities are associated with the clinical presentation of FS and their prognosis. This could help identify children with FSs who will later develop epilepsy and would eventually allow the institution of an early neuroprotective treatment.
Części książek na temat "EEG, électroencéphalogramme"
"Électroencéphalogramme (EEG)". W Méga Guide STAGES IFSI, 1102–3. Elsevier, 2015. http://dx.doi.org/10.1016/b978-2-294-74529-4.00342-6.
Pełny tekst źródłaAlexandre, J., A. Balian, L. Bensoussan, A. Chaïb, G. Gridel, K. Kinugawa, F. Lamazou i in. "Électroencéphalogramme (EEG)". W Le tout en un révisions IFSI, 1002–3. Elsevier, 2009. http://dx.doi.org/10.1016/b978-2-294-70633-2.50334-6.
Pełny tekst źródłaHallouët, Pascal. "Électroencéphalogramme (EEG)". W Méga Mémo IFSI, 1229. Elsevier, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/b978-2-294-74924-7.50184-6.
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