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한눈에 보기

이 서비스에 대한 주요 정보로 결정을 내리는 데 도움을 드립니다. Zinn Hub에서 생성됨, 판매자가 아님.

분석 방법

동료 심사 알고리즘
인용 가능한 DOI가 있는 게시된 연구 방법을 기반으로 합니다. 일반적인 기성 도구가 아닙니다.

EEG 호환성

소비자 및 연구 등급
Muse, OpenBCI, Emotiv 및 연구 등급 장치와 함께 작동합니다. CSV, BDF 및 EDF 형식을 허용합니다.

납품물

PDF 보고서 + CSV 데이터
모든 패키지에는 앵커 점수, 피크 주파수, 그림 및 서면 해석이 포함됩니다. 단순히 원시 숫자가 아닙니다.

데이터 프라이버시

7일 이내 삭제
원본 EEG 데이터는 배송 후 7일 이내에 영구적으로 삭제되며 어떤 제3자와도 공유되지 않습니다.

받으실 내용

스크린샷이 포함된 버그 보고서
디지털 파일
서면 보고서
스프레드시트
배송 방법:
주문 관리자
참고: 각 배송에는 다음이 포함됩니다. - 앵커 점수, 피크 주파수 및 해석이 포함된 PDF 보고서 - 채널별 값이 포함된 CSV 결과 테이블 - 시계열 그림(PNG 형식) 기본: 단일 파일, 기본 보고서 표준: 단일 파일, 시간 역학을 포함한 전체 분석 고급: 최대 5개 파일, 파일 간 비교 모든 결과는 배송 전에 내부 일관성을 확인합니다. 데이터가 최소 요구 사항을 충족하지 않으면 시작하기 전에 알려드립니다. 소스 코드 없음 i

전체 설명

게시된 방법을 사용하여 숨겨진 구조 패턴에 대한 뇌 신호를 분석합니다.

내가 하는 일

게시된 동료 심사 방법(DOI: 10.5281/zenodo.22850972)을 사용하여 단일 채널 EEG 데이터를 분석합니다. 이 방법은 전력 스펙트럼 밀도, 변동 계수 및 샘플 엔트로피와 같은 표준 도구가 포착하지 못하는 특정 구조 패턴(세타 대역 내에서 계곡으로 분리된 두 개의 주파수 피크)을 감지합니다.

이 방법은 처음으로 공개 명상 EEG 데이터 세트에 적용되었으며, 다른 23명의 참가자 중 누구에게도 나타나지 않는 패턴을 가진 피험자를 식별했습니다. 이제 개인 및 연구 팀에 동일한 분석을 제공합니다.

얻게 될 것

- 채널별 구조 패턴 분석
- 앵커 점수(0–1): 패턴이 얼마나 강하게 나타나는지를 나타내는 단일 값
- Hz 단위의 피크 주파수(f1, f2)
- 시간 역학: 녹화 세션 동안 패턴이 어떻게 변하는지
- 그림과 평이한 언어 해석이 포함된 전체 PDF 보고서

이것은 무엇이 아닌가

- 이것은 의학적 진단이 아닙니다.
- 이것은 명상 깊이나 영적 진보의 척도가 아닙니다.
- 이것은 미래의 사건이나 정신 상태를 예측하지 않습니다.

개인적인 통찰력과 자기 탐구를 위한 연구 등급 분석입니다.

이 서비스는 누구를 위한 것인가

- Muse, OpenBCI, Emotiv 또는 연구용 EEG를 사용하는 명상가 중 자신의 데이터를 탐색하고자 하는 분
- 명상, 수면 또는 인지 EEG 데이터셋을 분석하는 연구팀
- 새로운 분석 차원이 필요한 BCI 개발자 및 뉴로피드백 전문가

제공해야 할 사항

- EEG 데이터 파일 (CSV, BDF 또는 EDF 형식)
- 샘플링 속도(Hz)
- 기록 시간
- 무엇을 알고 싶은지에 대한 간략한 설명

데이터 프라이버시

귀하의 데이터는 분석 목적으로만 사용됩니다. 전달 후 원본 데이터는 7일 이내에 영구적으로 삭제됩니다. 귀하의 데이터는 다른 목적으로 공유되거나 사용되지 않습니다.

배송

- 단일 파일 분석: 영업일 기준 3일 이내
- 일괄 분석 (여러 파일): 견적 문의

중요 참고 사항

이 방법은 아직 정식 저널 동료 심사를 거치지 않은 사전 인쇄본을 기반으로 합니다. 식별된 패턴은 관찰이며 진단 범주가 아닙니다. 결과는 연구 및 개인 탐색 목적으로만 사용됩니다.

Zinner 품질 보증

✓
검증된 전문가
모든 Zinner는 플랫폼에 참여하기 전에 검토 및 승인됩니다.
✓
품질 보장
모든 서비스는 당사의 품질 보증 약속으로 뒷받침됩니다.
✓
안전한 결제
배송된 작업을 승인할 때까지 결제가 보호됩니다.

패키지 비교

특징기본표준고급
배송 시간3일5일7일
수정123
1 EEG 파일 분석 (단일 채널 또는 다중 채널)✓✓✓
채널당 앵커 점수 (0-1)✓✓✓
피크 주파수 (f1, f2) (Hz)✓✓✓
그림이 포함된 기본 PDF 보고서✓✕✕
데이터 프라이버시: 원본 데이터는 7일 이내에 삭제됩니다.✓✓✓
시간 역학: 기록 중 패턴이 어떻게 변하는지✕✓✓
세타-베타 상관 분석✕✓✓
그림 및 해석이 포함된 전체 PDF 보고서 (5-10페이지)✕✓✕
CSV 결과 테이블✕✓✓
2회 Q&A✕✓✕
최대 5개의 EEG 파일 분석✕✕✓
파일 간 비교표✕✕✓
요약 통계가 포함된 확장 PDF 보고서✕✕✓
3회 Q&A✕✕✓

샘플

이 Zinn과 관련된 판매자의 작업 예시를 봅니다.

포트폴리오

이 Zinn과 관련된 판매자의 작업 예시.

명상 EEG 이상 감지 연구

24명의 피험자 명상 EEG 데이터셋(OpenNeuro ds001787)에서 추출한 단일 피험자 사례 연구. 분석 결과 다른 참가자에게서는 관찰되지 않은 세 가지 특징을 가진 고유한 피험자(sub-017)가 식별되었습니다. - 가장 높은 평균 앵커 점수(0.184) - 가장 강한 세타-베타 역상관(r = -0.64) - 높은 시간적 변동성(std = 0.110) 이 방법과 구현은 상업적 자산으로 유지됩니다. 이 포트폴리오 항목은 복잡한 EEG 데이터에서 숨겨진 패턴을 감지하는 저의 능력을 보여줍니다. 게시됨

추가 정보

내 작업 흐름

1단계:EEG 파일(CSV, BDF 또는 EDF)을 업로드하고 샘플링 속도를 지정합니다.
2단계:귀하의 데이터를 검토하고 24시간 이내에 분석 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
3단계:제 로컬 시스템에서 분석을 실행합니다. 귀하의 데이터는 어떤 제3자와도 공유되지 않습니다.
4단계:앵커 점수, 피크 주파수, 시간 역학 및 해석이 포함된 PDF 보고서를 제공합니다.
5단계:원본 데이터는 전달 후 7일 이내에 영구적으로 삭제됩니다.

서비스 상세정보

서비스 유형
스탠다드
Zinner 유형
프리랜서
가용성
24/7
평일 & 주말
판매자의 국가
중국
수락하는 언어
영어
NDA 이용 가능
네
처리된 프로젝트 규모
소형에서 중형
응답 시간
24시간 이내
경력 연수
2

자주 묻는 질문

아니요. 이것은 개인적인 통찰력과 자기 탐색을 위한 연구 등급 분석입니다. 의학적 진단이 아니며 임상 의사 결정, 보험 또는 규제 제출에 사용될 수 없습니다.

예. 귀하의 데이터는 귀하의 분석에만 사용됩니다. 전달 후 귀하의 원본 데이터는 7일 이내에 영구적으로 삭제됩니다. 귀하의 데이터는 다른 목적으로 공유, 게시 또는 사용되지 않습니다.

아니요. 알고리즘과 그 구현은 상업적 자산으로 유지됩니다. 귀하는 분석 결과(PDF 보고서, CSV 데이터, 그림)를 받게 되며 소스 코드는 받지 않습니다.

영어 또는 중국어. 주문 시 선호하는 언어를 지정하십시오. 지정하지 않으면 영어로 제공됩니다.

제공된 보고서에 만족하지 않으시면 7일 이내에 저에게 연락하십시오. 귀하의 피드백을 바탕으로 추가 비용 없이 보고서를 수정해 드립니다. 문제가 데이터 해석에 관한 것이라면, 제 추론을 설명하고 추가적인 맥락을 제공해 드리겠습니다.

환불은 사례별로 고려됩니다. 맞춤형 데이터 분석이므로 보고서가 전달된 후에는 환불이 보장되지 않습니다.

예. 분석에는 채널당 최소 60초의 연속 데이터가 필요합니다. 신뢰할 수 있는 시간 역학(시간에 따른 패턴 변화)을 위해서는 최소 5분을 권장합니다.

채널당 60초 미만의 파일은 분석할 수 없습니다. 1분에서 5분 사이의 파일은 분석되지만 시간 역학이 제한될 수 있습니다.

다중 채널 파일의 경우 기본적으로 모든 채널을 분석하고 채널별 앵커 점수를 보고합니다. 어떤 채널에서 패턴이 나타나고 어떤 채널에서 나타나지 않는지 확인할 수 있습니다.

특정 채널(예: Cz, Fz, Pz)에 집중하고 싶다면 주문 시 지정하십시오.

채널 수가 적은 소비자용 EEG 장치(Muse, Emotiv)의 경우 연구용 64채널 데이터와 결과가 다를 수 있습니다. 설정에 대해 확실하지 않은 경우 주문 전에 메시지를 보내주십시오.

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카테고리

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동료 심사를 거친 방법을 사용하여 EEG 데이터에서 숨겨진 세타 대역 구조 패턴을 감지합니다 2 &Raquo; Zinn Hub

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