William_O_Tatum,_IV_Handbook_of_EEG_Interpretation_Demos_Medical.pdf
205.1 MB
#book
Handbook of EEG Interpretation
Handbook of EEG Interpretation
Forwarded from National Brain Mapping Lab
❇️ کارگاه بين المللی حضوری/
آنلاین سه روزه
رویکرد شواهد-بنیان در تشخیص و
درمان اختلالات روانپزشکی بر
مبنای
نقشه مغزی (ERP/QEEG)
از دیتای خام تا گزارش بالینی
🔹مدرسین:
✔️ دکتر آندرس مولر
مدیر کلینیک تحقیقاتی چور سوییس،
مدرس دانشگاه هاروارد در زمینه
تشخیص اختلالات روانپزشکی با
استفاده از EEG
✔️ دکتر رضا رستمی
روانپزشک، استاد دانشگاه تهران
✔️ دکتر رضا کاظمی
دکتری تخصصی روانشناسی،
استادیار مؤسسه آموزش عالی علوم
شناختی
✔️ دکتر مسعود نصرت آبادی
دکتری تخصصی روانشناسی سلامت
‼️با ظرفیت محدود‼️
🗓 زمان: چهارشنبه، پنجشنبه و جمعه
۲۳ الی ۲۵ آذر ۱۴۰۱
🕘 ساعت:
۹:۰۰ الی ۱۷:۰۰
🌐 براي ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر
کلیک کنید.
آنلاین سه روزه
رویکرد شواهد-بنیان در تشخیص و
درمان اختلالات روانپزشکی بر
مبنای
نقشه مغزی (ERP/QEEG)
از دیتای خام تا گزارش بالینی
🔹مدرسین:
✔️ دکتر آندرس مولر
مدیر کلینیک تحقیقاتی چور سوییس،
مدرس دانشگاه هاروارد در زمینه
تشخیص اختلالات روانپزشکی با
استفاده از EEG
✔️ دکتر رضا رستمی
روانپزشک، استاد دانشگاه تهران
✔️ دکتر رضا کاظمی
دکتری تخصصی روانشناسی،
استادیار مؤسسه آموزش عالی علوم
شناختی
✔️ دکتر مسعود نصرت آبادی
دکتری تخصصی روانشناسی سلامت
‼️با ظرفیت محدود‼️
🗓 زمان: چهارشنبه، پنجشنبه و جمعه
۲۳ الی ۲۵ آذر ۱۴۰۱
🕘 ساعت:
۹:۰۰ الی ۱۷:۰۰
🌐 براي ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر
کلیک کنید.
data_agu_2.pdf
5.9 MB
مقالات مربوط به data augmentation
سیگنالهای EEG
سیگنالهای EEG
Attractor and integrator networks in the brain
Abstract: In this Review, we describe the singular success of attractor neural network models in describing how the brain maintains persistent activity states for working memory, corrects errors and integrates noisy cues. We consider the mechanisms by which simple and forgetful units can organize to collectively generate dynamics on the long timescales required for such computations. We discuss the myriad potential uses of attractor dynamics for computation in the brain, and showcase notable examples of brain systems in which inherently low-dimensional continuous-attractor dynamics have been concretely and rigorously identified.
DOI
Abstract: In this Review, we describe the singular success of attractor neural network models in describing how the brain maintains persistent activity states for working memory, corrects errors and integrates noisy cues. We consider the mechanisms by which simple and forgetful units can organize to collectively generate dynamics on the long timescales required for such computations. We discuss the myriad potential uses of attractor dynamics for computation in the brain, and showcase notable examples of brain systems in which inherently low-dimensional continuous-attractor dynamics have been concretely and rigorously identified.
DOI