機械学習による脳波図の識別によって､統合失調症と健全な大人における､作業記憶の振る舞いを予測することに成功｡EEGは､ミリ秒単位で神経ダイナミクスを分析する高感度なツールだが､

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fujikumo のブックマーク 2016/05/30 06:00

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/288740056/comment/fujikumo" data-user-id="fujikumo" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/npepjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40810-016-0017-0" data-original-href="https://npepjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40810-016-0017-0" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fnpepjournal.biomedcentral.com%2Farticles%2F10.1186%2Fs40810-016-0017-0" data-user-icon="/users/fujikumo/profile.png">Machine learning identification of EEG features predicting working memory performance in schizophrenia and healthy adults - Neuropsychiatric Electrophysiology</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/AI">AI</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/medical">medical</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">機械学習による脳波図の識別によって､統合失調症と健全な大人における､作業記憶の振る舞いを予測することに成功｡EEGは､ミリ秒単位で神経ダイナミクスを分析する高感度なツールだが､</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/fujikumo/20160530#bookmark-288740056"><span class="datetime-body">2016/05/30 06:00</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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