机译:深度学习和边缘计算的癫痫脑电坡和RS-FMRI的多峰数据分析
Rutgers State Univ Dept Elect & Comp Engn New Brunswick NJ USA|Santa Clara Univ Dept Bioengn Santa Clara CA 95053 USA|AI Res Silicon Valley CA USA;
Rutgers State Univ Dept Elect & Comp Engn New Brunswick NJ USA;
Rutgers State Univ Dept Elect & Comp Engn New Brunswick NJ USA;
Michigan State Univ Coll Human Med Div Neurosurg Grand Rapids MI USA|Spectrum Hlth Dept Clin Neurosci Grand Rapids MI USA;
Univ Tehran Sch Elect & Comp Engn CIPCE Tehran Iran|Henry Ford Hlth Syst Dept Radiol Image Anal Lab Detroit MI USA|Henry Ford Hlth Syst Dept Res Adm Image Anal Lab Detroit MI USA;
Autonomic computing; Deep learning; Edge computing; Multimodal analysis EEG; FMRI; Brain-computer interface; Convolutional neural network;
机译:利用深度学习和机器学习用脑电图(EEG)数据检测癫痫发作
机译:使用带有边缘计算服务的混合CNN-SVM模型对EEG数据进行癫痫发作预测
机译:基于脑电图的癫痫癫痫发作的癫痫发作与深层学习分析
机译:使用多模态rs-fMRI和EEG大数据进行边缘计算的深度学习以进行癫痫定位
机译:癫痫发作模式和深神经结构对癫痫癫痫发作预测的多种特征分析
机译:使用大数据和混合深度学习架构自动分析脑电图
机译:基于云的深度学习癫痫发作的大脑电数据 预测