Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Seizures: Classification01:13

Seizures: Classification

1.3K
Epilepsy is primarily characterized by unpredictable seizures, either provoked by an identifiable factor, such as injury or illness, or unprovoked, occurring spontaneously without apparent cause.
Seizures are typically classified into two main categories: focal and generalized seizures.
Focal Seizures
Focal seizures originate from specific regions of the brain. These seizures are further sub-classified into two types:
1.3K
Sampling Continuous Time Signal01:11

Sampling Continuous Time Signal

652
In signal processing, a continuous-time signal can be sampled using an impulse-train sampling technique, followed by the zero-order hold method. Impulse-train sampling involves the use of a periodic impulse train, which consists of a series of delta functions spaced at regular intervals determined by the sampling period. When a continuous-time signal is multiplied by this impulse train, it generates impulses with amplitudes corresponding to the signal's values at the sampling points.
In the...
652
Classification of Signals01:30

Classification of Signals

1.3K
In signal processing, signals are classified based on various characteristics: continuous-time versus discrete-time, periodic versus aperiodic, analog versus digital, and causal versus noncausal. Each category highlights distinct properties crucial for understanding and manipulating signals.
A continuous-time signal holds a value at every instant in time, representing information seamlessly. In contrast, a discrete-time signal holds values only at specific moments, often denoted as x(n), where...
1.3K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Frequency-Dependent Inhibition during Deep Brain Stimulation of Thalamic Ventral Intermediate Nuclei.

The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience·2026
Same author

Rapid Review of Task-Based Outcomes Using Low-Intensity Focused Transcranial Ultrasound Neuromodulation in Humans and Primates.

Neuromodulation : journal of the International Neuromodulation Society·2026
Same author

AI-Driven Real-Time Monitoring of Cardiovascular Conditions With Wearable Devices: Scoping Review.

JMIR mHealth and uHealth·2025
Same author

Individualized non-invasive deep brain stimulation of the basal ganglia using transcranial ultrasound stimulation.

Nature communications·2025
Same author

Discovery of novel 1,2,4-triazole tethered β-hydroxy sulfides as bacterial tyrosinase inhibitors: synthesis and biophysical evaluation through <i>in vitro</i> and <i>in silico</i> approaches.

RSC advances·2024
Same author

Synergistic Biomedical Potential and Molecular Docking Analyses of Coumarin-Triazole Hybrids as Tyrosinase Inhibitors: Design, Synthesis, In Vitro Profiling, and In Silico Studies.

Pharmaceuticals (Basel, Switzerland)·2024
Same journal

Magnetic Resonance Spectroscopy Deep Learning with Magnetic Resonance Background Generator Enables In Vivo Metabolite Quantification of Hepatic Encephalopathy.

IEEE transactions on bio-medical engineering·2026
Same journal

Use of RPNIs and Implanted Electrodes for Prosthetic Wrist and Multi-Grip Hand Control during Functional Tasks: A Case Study.

IEEE transactions on bio-medical engineering·2026
Same journal

Healthy Limb Driven Prediction for Real Time Control of Unilateral Exoskeletons in Gait Rehabilitation.

IEEE transactions on bio-medical engineering·2026
Same journal

A Miniature Wearable Ultrasound System for Continuous Bladder Monitoring with Sleeping-Position-Robust Modeling Strategies.

IEEE transactions on bio-medical engineering·2026
Same journal

A Bi-objective Array Optimization Framework for Magnetocardiographic Source Imaging.

IEEE transactions on bio-medical engineering·2026
Same journal

A Dynamic Mutual Information Measure of Phase-Amplitude Coupling with Uncertainty Quantification.

IEEE transactions on bio-medical engineering·2026
関連記事をすべて見る

関連する実験動画

Updated: Jan 7, 2026

Network Analysis of Foramen Ovale Electrode Recordings in Drug-resistant Temporal Lobe Epilepsy Patients
09:32

Network Analysis of Foramen Ovale Electrode Recordings in Drug-resistant Temporal Lobe Epilepsy Patients

Published on: December 18, 2016

12.8K

Stochastic Sparse Sampling: A Variable-Length Time Series Classification Framework for Seizure Onset Zone

Xavier Mootoo, Alan A Diaz-Montiel, Milad Lankarany

    IEEE transactions on bio-medical engineering
    |December 25, 2025
    PubMed
    まとめ
    この要約は機械生成です。

    新しい確率的スパースサンプリング（SSS）法は、可変長時系列データにおけるてんかん発症部位（SOZ）を効果的に局在化します。このアプローチは既存の方法を上回り、てんかん検出と電気生理学的記録の洞察を向上させます。

    キーワード:
    てんかん発症部位局在化確率的スパースサンプリング可変長時系列分類電気生理学的記録機械学習

    さらに関連する動画

    Author Spotlight: Unraveling Seizure Dynamics and Novel Therapeutics for Status Epilepticus Using CMOS High-Density Microelectrode Array Systems
    06:28

    Author Spotlight: Unraveling Seizure Dynamics and Novel Therapeutics for Status Epilepticus Using CMOS High-Density Microelectrode Array Systems

    Published on: September 27, 2024

    3.1K
    Behavioral Characterization of Pentylenetetrazole-induced Seizures: Moving Beyond the Racine Scale
    07:35

    Behavioral Characterization of Pentylenetetrazole-induced Seizures: Moving Beyond the Racine Scale

    Published on: July 8, 2025

    1.0K

    関連する実験動画

    Last Updated: Jan 7, 2026

    Network Analysis of Foramen Ovale Electrode Recordings in Drug-resistant Temporal Lobe Epilepsy Patients
    09:32

    Network Analysis of Foramen Ovale Electrode Recordings in Drug-resistant Temporal Lobe Epilepsy Patients

    Published on: December 18, 2016

    12.8K
    Author Spotlight: Unraveling Seizure Dynamics and Novel Therapeutics for Status Epilepticus Using CMOS High-Density Microelectrode Array Systems
    06:28

    Author Spotlight: Unraveling Seizure Dynamics and Novel Therapeutics for Status Epilepticus Using CMOS High-Density Microelectrode Array Systems

    Published on: September 27, 2024

    3.1K
    Behavioral Characterization of Pentylenetetrazole-induced Seizures: Moving Beyond the Racine Scale
    07:35

    Behavioral Characterization of Pentylenetetrazole-induced Seizures: Moving Beyond the Racine Scale

    Published on: July 8, 2025

    1.0K

    科学分野:

    • 計算神経科学
    • ヘルスケアのための機械学習
    • 信号処理

    背景:

    • 可変長時系列分類（VTSC）は、特にEEGのような電気生理学的記録の分析において、ヘルスケアにおいて重要です。
    • 既存のVTSCモデルには限界があります。有限コンテキストモデルはデータの歪みや過学習のリスクがあり、無限コンテキストモデルは長期依存関係や勾配の安定性に苦労します。

    研究 の 目的:

    • てんかん発症部位（SOZ）の正確な局在化のために設計された新しいVTSCフレームワーク、確率的スパースサンプリング（SSS）を導入すること。
    • てんかん発生脳領域を特定する上での可変長電気生理学的データの課題に対処すること。

    主な方法:

    • 提案されたフレームワークは、SSSを使用してローカル予測のために時系列ウィンドウをスパースにサンプリングします。
    • これらのローカル予測は集計およびキャリブレーションされ、グローバルSOZ予測を生成します。
    • SSSは、SOZに関連する信号特性を視覚化することにより、事後分析を容易にします。

    主要な成果:

    • SSSフレームワークは、てんかん侵襲的脳波（iEEG）多施設データセットにおいて、最先端のベースラインと比較して優れたパフォーマンスを示しました。
    • この手法は、複数の医療センターでより良い結果を達成し、未知のセンターに対する強力な分布外一般化を示しました。

    結論:

    • 確率的スパースサンプリング（SSS）は、可変長電気生理学的データからのてんかん発症部位局在化のための堅牢で効果的なソリューションを提供します。
    • このフレームワークは、特に異種および分布外のシナリオにおいて、貴重な洞察を提供し、現在の方法を上回ります。