การวิจัยและพัฒนาธุรกิจที่นำเสนอกระบวนทัศน์ชี้แนะ QEEG สำหรับการวินิจฉัยและ
การรักษาโรคทางจิต
ด้วยการใช้การวิเคราะห์ EEG อัตโนมัติที่ได้มาตรฐานและแพลตฟอร์มการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง เราประมวลผลข้อมูลทางคลินิกของโรคเป้าหมาย และร่วมกันพัฒนาตัวชี้วัดทางชีวภาพ เมื่อใช้ร่วมกับการวัดค่าอย่างง่ายของ iSyncWave ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ สามารถใช้สำหรับการคัดกรองโรคต่างๆ ในระยะเริ่มต้นในสถานการณ์ทางคลินิกต่างๆ รวมถึงการทำนายการตอบสนองของยาและการติดตามการแทรกแซง
The Effect of a Virtual Reality-Based Intervention Program on Cognition in
Quantitative Electroencephalogram Standardization: A Sex- and Age-
Machine learning to predict brain amyloid pathology in pre-dementia Alzheimer’s disease patients using QEEG feature with genetic algorithms using QEEG feature with genetic algorithms
T59. EEG artifacts removal using machine learning algorithms and
Effects of an Online Mind–Body Training Program on the Default Mode Network:
Pathophysiological insight into transient global amnesia from quantitative
Prediction model for potential depression using sex and age-reflected
Novel QEEG feature image adapted for deep learning: Verification through
Functional Brain Changes Using Electroencephalography After a 24-wee
Characteristics of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Subtypes
Novel QEEG feature image adapted for deep learning: Verification through
PET-validated EEG-Machine Learning Algorithm Predicts Brain Amyloid
Machine Learning-Based Prediction of Post-stroke Cognitive Status Using
“QEEG, the tentative biomarker for early screening of preclinical Alzheimer’s
“Difference of Quantitative EEG between Alzheimer’s disease (AD) dementia and
“Machine-learning based EEG biomarker for early screening of amnestic mild
“Differences in quantitative electroencephalogram and voxel based
“Classification model to predict prognosis of coma patients with QEEG.”
“QEEG-based Machine Learning Algorithm to Predict Cognitive Impairment After Acute Ischemic Stroke.”
“Machine Learning Method For Brain Detection Using Steps Feature Selection
“Machine Learning Based Brain Age Prediction Model Employing QEEG
“Machine Learning-based Beta Amyloid Plaque Screening Algorithm Using
“QEEG-based discernment of dementia pathologies through machine learning
“PET-validated EEG-Machine Learning Algorithm Predicts Brain Amyloid
“QEEG-based differentiation between Alzheimer’s disease with or without
“QEEG-based machine learning model to predict the prognosis of coma after
“Machine Learning-Based Cognitive Status Prediction in Patients with Acute
“Brain Network Difference between Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s
“Alpha Asymmetry as biomarker for Mild Cognitive Impairment.”
“Screening of Mild Cognitive Impairment Subtypes Through the Training of 1D
“QEEG-based TabNet classifier for dementia pathologies Alzheimer’s
“Clinical Study of PET-validated EEG-machine learning algorithm predicting
“Alzheimer’s Disease Dementia Classification Through Residual
