Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Portraying human motor imagery: A MEG study.
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Parth Chholak and Alexander N. Pisarchik
ISBN: 9786200570659
Год издания: 2020
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 60
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 23208 тг
Положить в корзину
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: The understanding of the neurophysiological mechanisms responsible for performing motor imagery (MI) is essential for the development of Brain-Computer Interfaces (BCI) and neurorehabilitation. Our magnetoencephalographic (MEG) experiments with eight voluntary participants confirm the existence of two types of motor imagery: kinesthetic imagery (KI) and visual imagery (VI). These two types of motor imagery are distinguished by the activation or inhibition of different brain areas in Mu (Alpha and Beta) frequency regions. In particular, event-related synchronization analysis shows that VI activates Mu waves in the Occipital and Precuneus region, whereas KI inhibits Mu activity in motor-associated structures and the inferior parietal lobule. A model for neural communication and motor inhibition is proposed, claiming Mu wave as a carrier for MI content. Validation of this model using coherence of brain signals and machine learning is presented along with the identification of a unique 45 Hz signal that is being utilized to carry MI content inside the brain.
Ключевые слова: Brain, Neurorehabilitation, Brain acomputer interface, Mental Processes, MOTOR IMAGERY, Motor command inhibition, Phase-amplitude coupling, artificial neural network, Event related desynchronization, MEG