သင်၏ EEG ဒေတာရှိ လုပ်ဆောင်ချက်ဆိုင်ရာ ဦးနှောက် ထပ်တူကျမှုနှင့် ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ ဦးနှောက် ထပ်တူကျမှုတို့ကို ခွဲခြားပါ။ သင်၏ မှတ်တမ်းကို sync × coverage plane ပေါ်သို့ ပုံဖော်ပေးပါမည် — ၎င်းသည် Zenodo (DOI: 10.5281/zenodo.23103048) တွင် ထုတ်ဝေထားသော မူဘောင်အသစ်တစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။ သတိ၊ တရားထိုင်ခြင်း၊ DOC နှင့် မေ့ဆေး သုတေသနများအတွက် ဖြစ်ပါသည်။
ထုတ်ဝေပြီးသော နှစ်ဘက်မြင် ထပ်တူကျမှု မူဘောင်ဖြင့် EEG ဦးနှောက် အခြေအနေများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပါမည်။
EEG မှတ်တမ်းတစ်ခု → sync × coverage မျက်နှာပြင်ပေါ်ရှိ scatter plot တစ်ခု + စာဖြင့်ရေးသားထားသော အနက်ဖွင့်ဆိုချက် ၁ မျက်နှာ။
- သင်၏ မှတ်တမ်းကို sync × coverage မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် scatter plot ပြုလုပ်ခြင်း
- ထုတ်ဝေပြီးသော ဘာသာရပ်များမှ ကိုးကားချက်များကို နောက်ခံအဖြစ် ထားရှိခြင်း111
- စာဖြင့်ရေးသားထားသော အနက်ဖွင့်ဆိုချက် တစ်မျက်နှာ (PDF)
- ပုံများအားလုံးကို PNG ဖိုင်များအဖြစ်
- Scatter plot ညှိနှိုင်းချက်များ (CSV) — ဘာသာရပ်အလိုက် sync နှင့် coverage တန်ဖိုးများ
EEG မှတ်တမ်းတစ်ခု → ပုံလေးပုံ (sync၊ coverage၊ theta အချိန်စီးကြောင်း) + စာမျက်နှာ ၂ မျက်နှာပါ အစီရင်ခံစာ အပြည့်အစုံ။
- အခြေခံတွင် အားလုံးပါဝင်သည်
- အချိန်နှင့်အမျှ ဖြေရှင်းထားသော ထပ်တူပြုခြင်း မျဉ်းကွေး
- အချိန်နှင့်အမျှ ဖြေရှင်းထားသော လွှမ်းခြုံမှု မျဉ်းကွေး
- အချိန်နှင့်အမျှပြောင်းလဲနေသော theta မျဉ်းကွေး
- စာမျက်နှာ ၂ မျက်နှာပါ အစီရင်ခံစာ အပြည့်အစုံ (PDF)
- ဘာသာရပ်အလိုက် ထပ်တူကျမှုနှင့် လွှမ်းခြုံမှုတန်ဖိုးများပါရှိသော CSV ဖိုင်
စိတ်ကြိုက်ကမ်းလှမ်းချက် တောင်းဆိုပါ
စိတ်ကြိုက်ကမ်းလှမ်းချက် တောင်းဆိုရန် ဝင်ရောက်ပါ
ဤ Zinner ထံမှ စိတ်ကြိုက်ကမ်းလှမ်းချက် တောင်းဆိုရန် အခမဲ့အကောင့်တစ်ခု ဖန်တီးပါ သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ပါ။
ဝင်ရောက်ရန် / မှတ်ပုံတင်ရန်ရောင်းချမှုမတိုင်မီ မေးခွန်းမေးပါ
မေးခွန်းမေးရန် ဝင်ရောက်ပါ
ပလက်ဖောင်းပေါ်ရှိ spam များကို လျှော့ချရန်အတွက် ရောင်းချမှုမတိုင်မီ မက်ဆေ့ချ်များကို ဝင်ရောက်ထားသော အသုံးပြုသူများသာ ပေးပို့နိုင်ပါသည်။
ဤ Zinner ကို တိုက်ရိုက်မက်ဆေ့ချ်ပို့ရန် အခမဲ့အကောင့်တစ်ခု ဖန်တီးပါ သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ပါ။
ဝင်ရောက်ရန် / မှတ်ပုံတင်ရန်ဝင်ရောက်ရန် လိုအပ်သည်
Zinner ကို မက်ဆေ့ချ်ပို့ရန် အခမဲ့အကောင့်တစ်ခု ဖန်တီးပါ သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ပါ။
ဝင်ရောက်ရန် / မှတ်ပုံတင်ရန်ဝင်ရောက်ရန် လိုအပ်သည်
ကိုယ်ပိုင်ကမ်းလှမ်းချက်တစ်ခု တောင်းဆိုရန် အခမဲ့အကောင့်တစ်ခု ဖန်တီးပါ သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ပါ။
ဝင်ရောက်ရန် / မှတ်ပုံတင်ရန်အကျဉ်းချုပ်
သင့်ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် ဤဝန်ဆောင်မှုနှင့်ပတ်သက်သော အဓိကအချက်အလက်များ။ Zinn Hub မှ ထုတ်ပေးသည်၊ ရောင်းသူမှ မဟုတ်ပါ။
တန်ဖိုးနေရာ
ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု မူဘောင်
ဒေတာ လိုအပ်ချက်များ
သုတေသန အသုံးချမှုများ
ပေးပို့နိုင်သောပစ္စည်းများ
သင်ရရှိမည့်အရာ
အပြည့်အစုံဖော်ပြချက်
EEG ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- Sync × Coverage Plane Mapping
ဤဝန်ဆောင်မှုသည် သင်၏ EEG မှတ်တမ်းကို နှစ်ဘက်မြင် ဦးနှောက်အခြေအနေ မျက်နှာပြင် (sync × coverage) ပေါ်သို့ ပုံဖော်ပေးသည် — ၎င်းသည် ကျွန်ုပ် Zenodo တွင် ထုတ်ဝေခဲ့သော မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။
Preprint: https://doi.org/10.5281/zenodo.23103048
၎င်းသည် ရိုးရာ EEG ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
ရိုးရာ EEG synchrony မက်ထရစ်များ (coherence, PLV, wPLI, AEC) သည် ဦးနှောက်ဧရိယာများ မည်မျှပြင်းထန်စွာ အတူတကွ လှုပ်ရှားနေသည်ကိုသာ တိုင်းတာသည်။ ၎င်းတို့သည် တူညီသော မြင့်မားသော synchrony တန်ဖိုးများကို ပေးစွမ်းနိုင်သည့် လုံးဝကွဲပြားခြားနားသော ဦးနှောက်အခြေအနေနှစ်ခုကို ခွဲခြား၍မရနိုင်ပါ။
လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသော ဦးနှောက်တစ်ခုလုံး ပေါင်းစပ်ညှိနှိုင်းမှု — တရားထိုင်ခြင်း၊ သတိရှိသော သိမြင်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်
ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ မြင့်မားသော synchrony — ဝက်ရူးပြန်တက်ခြင်း၊ ပေါက်ကွဲမှု-ဖိနှိပ်မှု၊ သတိမေ့မြောခြင်းဆိုင်ရာ ရောဂါများ
ဤမရေရာမှုသည် သတိဆိုင်ရာ သုတေသန၊ EEG ဆက်သွယ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အာရုံကြောဆိုင်ရာ လေ့လာမှုများတွင် အဓိက အနက်ဖွင့်ဆိုမှု ပြဿနာများကို ဖန်တီးပေးသည်။
ကျွန်ုပ်၏ sync × coverage မူဘောင်သည် ဤအမျိုးအစားနှစ်ခုကို ခွဲခြားပေးသည့် ဒုတိယအတိုင်းအတာ (coverage) ကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးသည်။
သင့်လျော်သော သုတေသနနယ်ပယ်များ
သတိသိစိတ်ဆိုင်ရာ သုတေသန နှင့် တရားထိုင်ခြင်း EEG လေ့လာမှုများ
သတိသိစိတ်ဆိုင်ရာ ချို့ယွင်းမှုများ (DOC၊ အပင်သဖွယ် အခြေအနေ၊ အနည်းငယ် သတိရှိသော အခြေအနေ)
မေ့ဆေးကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သော ဦးနှောက်အခြေအနေ ပြောင်းလဲမှုများ
အာရုံကြောဇီဝကမ္မဗေဒနှင့် ဦးနှောက်လှုပ်ရှားမှု
EEG ချိတ်ဆက်မှု၊ ညီညွတ်မှုနှင့် အာရုံကြောဆိုင်ရာ ထပ်တူကျမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
EEG အချိန်စီးရီး နှင့် ဦးနှောက်လှိုင်းနှုန်း လေ့လာမှုများ
ပညာရပ်ဆိုင်ရာ သုတေသနတွင် အာရုံကြောပုံရိပ်ဖော်ခြင်း ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
သင်ရရှိမည့်အရာ
သင်၏ EEG ဒေတာ၏ sync × coverage မျက်နှာပြင်ပေါ်ရှိ အနေအထားကို ပြသသည့် scatter plot၊ 111 ထုတ်ဝေပြီးသော ဘာသာရပ်များ (တရားထိုင်ခြင်း၊ DOC၊ မေ့ဆေးဒေတာအစုံ) မှ ကိုးကားနောက်ခံ cloud နှင့်အတူ
သင်၏ ဦးနှောက်အချက်ပြမှုသည် မှတ်တမ်းတင်ချိန်တစ်လျှောက် မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် မည်သို့ရွေ့လျားသည်ကို ပြသသည့် အချိန်-ဖြေရှင်းထားသော လမ်းကြောင်းပြပုံ
သင်၏ဒေတာသည် မည်သည့်ဦးနှောက်အခြေအနေပုံစံနှင့် ဆင်တူသည်ကို ရှင်းပြသည့် စာမျက်နှာတစ်မျက်နှာပါ စာဖြင့်ရေးသားထားသော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်
ပုံများအားလုံးကို resolution မြင့် PNG ဖိုင်များ အဖြစ် ပေးပို့ပါမည်။
ဒေတာလိုအပ်ချက်များ
ဖိုင်ဖော်မတ်- EDF၊ BDF သို့မဟုတ် BrainVision
နမူနာနှုန်း ≥ 100 Hz
အနည်းဆုံး မှတ်တမ်းတင်ချိန်- 5 မိနစ်
အနည်းဆုံး ချန်နယ်များ- 16
ပြီးစီးချိန်- လုပ်ငန်းရက် 5 ရက်
သင်၏ဒေတာအစုံသည် လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိမရှိ မသေချာပါက၊ မှာယူမှုမပြုလုပ်မီ ကျွန်ုပ်ထံသို့ မက်ဆေ့ချ်ပို့ပါ။
အရေးကြီးသော ငြင်းဆိုချက်
ဤဝန်ဆောင်မှုသည် ပညာရပ်ဆိုင်ရာ သုတေသနရည်ရွယ်ချက်များအတွက်သာ ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေခြင်း မဟုတ်ပါ။
ကျွန်ုပ်သည် source code၊ raw calculation scripts သို့မဟုတ် algorithm parameters များကို မပေးပါ။
သင်သည် အပ်လုဒ်လုပ်ထားသော EEG ဒေတာအစုံအတွက် ဥပဒေအရ အပြည့်အဝပိုင်ဆိုင်ခွင့်ရှိရမည်။ Raw EEG မှတ်တမ်းများကို ပေးပို့ပြီးနောက် အမြဲတမ်းသိမ်းဆည်းထားမည်မဟုတ်ပါ။
Zinner အရည်အသွေး အာမခံချက်
တစ်ခုချင်းစီ Zinner သည် ပလက်ဖောင်းသို့ ပေါင်းစည်းမီ သုံးသပ်ခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်းခံရသည်။
အားလုံးသော ဝန်ဆောင်မှုများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အရည်အသွေး အာမခံ ကတိဖြင့် ကျောင်းဆောင်ထားသည်။
သင်၏ ငွေပေးချေမှုသည် သင် ပို့ဆောင်ထားသော အလုပ်ကို အတည်ပြုသည်အထိ ကာကွယ်ထားသည်။
ပက်ကေ့ချ်များ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါ
| အင်္ဂါရပ်များ | အခြေခံ | စံ |
|---|---|---|
| ပေးပို့ချိန် | 5 ရက် | 7 ရက် |
| ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုများ | 1 | 2 |
| သင်၏ မှတ်တမ်းတင်ခြင်း၏ sync × coverage မျက်နှာပြင်ပေါ်ရှိ scatter plot | ✓ | ✓ |
| နောက်ခံအဖြစ် ထုတ်ဝေပြီးသော ဘာသာရပ် 111 ခုမှ ကိုးကား cloud များ | ✓ | ✓ |
| စာမျက်နှာတစ်မျက်နှာပါ စာဖြင့်ရေးသားထားသော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက် (PDF) | ✓ | ✓ |
| PNG ဖိုင်များအဖြစ် ပုံများအားလုံး | ✓ | ✓ |
| အချိန်-ဖြေရှင်းထားသော sync curve | ✕ | ✓ |
| အချိန်-ဖြေရှင်းထားသော coverage curve | ✕ | ✓ |
| အချိန်-ဖြေရှင်းထားသော theta curve | ✕ | ✓ |
| အပြည့်အစုံ ၂ မျက်နှာပါ စာဖြင့်ရေးသားထားသော အစီရင်ခံစာ (PDF) | ✕ | ✓ |
အစုစု
ဤ Zinn နှင့် သက်ဆိုင်သည့် ရောင်းချသူ၏ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု ဥပမာများ
မြင့်မားသော ထပ်တူကျမှုသည် ဦးနှောက်တစ်ခုလုံး၏ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု မဟုတ်ပါ
တရားထိုင်ခြင်း EEG တွင် ထူးခြားသော Theta-Beta ဆန့်ကျင်ဘက်ဆက်နွယ်မှု
အပိုအချက်အလက်
နည်းစနစ်
ဝန်ဆောင်မှု အသေးစိတ်
မကြေးမုံရဲ့ မေးခွန်းများ
EDF၊ BDF နှင့် BrainVision (vhdr + eeg + vmrk)။ သင်၏ဖိုင်သည် အခြားဖော်မတ်တစ်ခုဖြစ်ပါက၊ ကျွန်ုပ်အား ဦးစွာ မက်ဆေ့ချ်ပို့ပါ — ကျွန်ုပ် ပြောင်းလဲပေးနိုင်ပါသည်။
metrics များသည် အနည်းဆုံး 5 မိနစ်ဆက်တိုက် ဒေတာလိုအပ်သည်။ သင်၏ မှတ်တမ်းတင်ခြင်းသည် တိုတောင်းပါက၊ မှာယူမှုမပြုလုပ်မီ ကျွန်ုပ်အား မက်ဆေ့ချ်ပို့ပါ — တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ဖြစ်နိုင်မဖြစ်နိုင် ကျွန်ုပ် ပြောပြနိုင်ပါသည်။
မဟုတ်ပါ။ ပေးပို့ပြီးနောက် 7 ရက်အတွင်း သင့်ဖိုင်ကို ဖျက်လိုက်ပါမည်။ သင့်ဒေတာကို မည်သည့်အခါမျှ မျှဝေခြင်း၊ ထုတ်ဝေခြင်း သို့မဟုတ် အခြားမည်သည့်ရည်ရွယ်ချက်အတွက်မျှ အသုံးပြုခြင်း မရှိပါ။
ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် နည်းပညာအရ မှားယွင်းပါက၊ ကျွန်ုပ်သည် အခမဲ့ ပြန်လည်လုပ်ဆောင်ပေးပါမည်။ သင်သည် အပိုဆောင်း အနက်ဖွင့်ဆိုချက်ကို ရိုးရှင်းစွာ လိုချင်ပါက၊ ၎င်းသည် ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုအဖြစ် သတ်မှတ်သည် (အခြေခံတွင် 1 ပါဝင်ပြီး၊ စံတွင် 2 ပါဝင်သည်)။
မဟုတ်ပါ။ ဤဝန်ဆောင်မှုသည် သင်၏ မှတ်တမ်းတင်ခြင်းကို နှစ်ဘက်မြင် မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် ပုံဖော်ပြီး ၎င်းသည် မည်သည့်ထုတ်ဝေထားသော အုပ်စုနှင့် အများဆုံးတူညီကြောင်း ပြောပြသည်။ ၎င်းသည် ဖော်ပြသည့် ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ရောဂါရှာဖွေသည့် ကိရိယာမဟုတ်ပါ။ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အခြေအနေများနှင့်ပတ်သက်၍ မည်သည့်ပြောဆိုချက်မျှ မပြုလုပ်ပါ။
ဟုတ်ကဲ့။ မှာယူမှုတစ်ခုတည်းတွင် မှတ်တမ်းတင်ခြင်း 4 ခုအထိ (စံပက်ကေ့ချ် သို့မဟုတ် အထက်) လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ မှတ်တမ်းတင်ခြင်းတစ်ခုစီကို သီးခြားစီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး သီးခြားအစီရင်ခံစာအဖြစ် ပေးပို့ပါသည်။ သင့်တွင် 4 ထက်ပိုပါက၊ ကျွန်ုပ်ကို ဦးစွာ မက်ဆေ့ချ်ပို့ပါ — စိတ်ကြိုက်ပက်ကေ့ချ်တစ်ခုကို စီစဉ်ပေးနိုင်ပါသည်။
ဖောက်သည်များ၏ သုံးသပ်ချက်များ
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဖောက်သည်များက Zinn အကြောင်း ဘာတွေ ပြောတွေ့ကြည့်ပါ
အမျိုးအစားများ
Zinner မူဝါဒများ
ဆက်စပ်သော Zinns
RStudio၊ SPSS နှင့် Python တို့တွင် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စက်သင်ယူမှုတို့ကို ပြုလုပ်ပါ။
Python တွင် စိတ်ကြိုက် Computer Vision & Deep Learning Model ကို တည်ဆောက်ပေးပါမည်။
ပြိုင်ဘက်များ၏စျေးနှုန်းများကို အပတ်စဉ်စောင့်ကြည့်ပြီး သပ်ရပ်သော Excel အစီရင်ခံစာများ ပေးပို့ပါမည်။
