Fugu-MT 論文翻訳(概要): Brain Signals Analysis Based Deep Learning Methods: Recent advances in the study of non-invasive brain signals

論文の概要: Brain Signals Analysis Based Deep Learning Methods: Recent advances in the study of non-invasive brain signals

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04229v1
Date: Thu, 30 Dec 2021 06:44:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-16 16:20:47.619322
Title: Brain Signals Analysis Based Deep Learning Methods: Recent advances in the study of non-invasive brain signals
Title（参考訳）: 脳信号分析に基づく深層学習法:非侵襲的脳信号研究の最近の進歩
Authors: Almabrok Essa and Hari Kotte
Abstract要約: 本稿では、これらの脳信号の解析に異なるディープラーニング(DL)アルゴリズムを使用するなど、現在発展途上にある技術について論じる。これらのアルゴリズムは、信号復号戦略を適用することによって、人の神経学的状態を決定するのにどのように役立つか。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Brain signals constitute the information that are processed by millions of brain neurons (nerve cells and brain cells). These brain signals can be recorded and analyzed using various of non-invasive techniques such as the Electroencephalograph (EEG), Magneto-encephalograph (MEG) as well as brain-imaging techniques such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), Computed Tomography (CT) and others, which will be discussed briefly in this paper. This paper discusses about the currently emerging techniques such as the usage of different Deep Learning (DL) algorithms for the analysis of these brain signals and how these algorithms will be helpful in determining the neurological status of a person by applying the signal decoding strategy.
Abstract（参考訳）: 脳信号は、何百万もの脳ニューロン(神経細胞と脳細胞)によって処理される情報を構成する。これらの脳信号は脳波(EEG)、脳磁図(MEG)、磁気共鳴画像(MRI)、CT(CT)などの脳イメージング技術などの非侵襲的手法を用いて記録・解析することができる。本稿では、これらの脳信号の解析に異なるディープラーニング(dl)アルゴリズムを用いることや、これらのアルゴリズムが信号復号戦略を適用して人の神経学的状態を決定するのにどのように役立つかについて述べる。

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