دانلود مقاله انگلیسی رایگان:تشخیص موج آهسته در موش های خواب: مقایسه روش های یادگیری سنتی و ماشین - 2019
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی تشخیص الگو رایگان
  • Slow wave detection in sleeping mice: Comparison of traditional and machine learning methods Slow wave detection in sleeping mice: Comparison of traditional and machine learning methods
    Slow wave detection in sleeping mice: Comparison of traditional and machine learning methods

    دسته بندی:

    تشخیص الگو - Pattern recognition


    سال انتشار:

    2019


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Slow wave detection in sleeping mice: Comparison of traditional and machine learning methods


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    تشخیص موج آهسته در موش های خواب: مقایسه روش های یادگیری سنتی و ماشین


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Journal of Neuroscience Methods, 316 (2019) 35-45: doi:10:1016/j:jneumeth:2018:08:016


    نویسنده:

    Olga Bukhtiyarovaa,b, Sara Soltania,b, Sylvain Chauvetteb, Igor Timofeeva,b,⁎


    چکیده انگلیسی:

    Background: During slow-wave sleep the electroencephalographic (EEG) and local field potential (LFP) recordings reveal the presence of large amplitude slow waves. Systematic extraction of individual slow waves is not trivial. New method: In this study, we used the neural network pattern recognition to detect individual slow waves in LFP recorded from mice as well as other commonly used methods that are based on fast frequencies modulation, amplitude, or duration. Results: The number and quality of events detected as slow waves depended on the chosen method of detection, level of thresholds, or on combination of methods. Each individual method yields some false-positive and falsenegative detections. Typically, the fast frequency-method has a higher false discovery rate, but almost no missing waves; amplitude-based method has relatively high false-positive and false-negative rates; duration-based method has low false-negative rates; neural network pattern recognition approach has the lowest false-positive rate among individual methods, often rejecting waves that were falsely detected by other approaches. Combining all 4 detection methods practically eliminated false-positive errors, but a large number of slow waves remained undetected. Conclusions: The use of a particular method of slow wave detection needs to be adjusted to the objectives of a given study: to detect all slow waves, but also numerous false positives can be achieved using the fast frequency approach. Neural network pattern recognition method alone can detect slow waves with the lowest false-positive rate, that can be further minimized with the use of combination of other methods.
    Keywords: Slow-wave sleep | Slow waves | Automatic methods | Artificial neural network


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 11
    حجم فایل: 3566 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 6484 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 6484 :::::::: افراد آنلاین: 81