Um die Laborwerte bei pathologischen Veranderungen der Elektrolyte nachvollziehen zu konnen, ist ... more Um die Laborwerte bei pathologischen Veranderungen der Elektrolyte nachvollziehen zu konnen, ist die Kenntnis der Normwerte grundlegend (◘ Tab. 6.1).
Storungen des Saure-Basen-Haushaltes sind klinisch sehr wichtig, treten aber meist nicht isoliert... more Storungen des Saure-Basen-Haushaltes sind klinisch sehr wichtig, treten aber meist nicht isoliert, sondern als Folge anderer Erkrankungen auf. Normalerweise tragen mehrere Mechanismen dazu bei, dass der pH des Blutplasmas, der fur den intrazellularen pH-Wert bestimmend ist, streng zwischen 7,37 und 7,43 gehalten wird.
Eine Herzrhythmusstorung betrifft die Frequenz der Herzerregung und/oder deren regelmasigen Uberl... more Eine Herzrhythmusstorung betrifft die Frequenz der Herzerregung und/oder deren regelmasigen Uberleitung von Schrittmacherzentren auf das gesamte Myokard.
Biomedical Physics & Engineering Express, Jan 28, 2022
Objective. Brain-computer interfaces (BCIs) allow subjects with sensorimotor disability to intera... more Objective. Brain-computer interfaces (BCIs) allow subjects with sensorimotor disability to interact with the environment. Non-invasive BCIs relying on EEG signals such as event-related potentials (ERPs) have been established as a reliable compromise between spatio-temporal resolution and patient impact, but limitations due to portability and versatility preclude their broad application. Here we describe a deep-learning augmented error-related potential (ErrP) discriminating BCI using a consumer-grade portable headset EEG, the Emotiv EPOC+. Approach. We recorded and discriminated ErrPs offline and online from 14 subjects during a visual feedback task. Main results: We achieved online discrimination accuracies of up to 81%, comparable to those obtained with professional 32/64-channel EEG devices via deep-learning using either a generative-adversarial network or an intrinsic-mode function augmentation of the training data and minimalistic computing resources. Significance. Our BCI model has the potential of expanding the spectrum of BCIs to more portable, artificial intelligence-enhanced, efficient interfaces accelerating the routine deployment of these devices outside the controlled environment of a scientific laboratory.
Um die Laborwerte bei pathologischen Veranderungen der Elektrolyte nachvollziehen zu konnen, ist ... more Um die Laborwerte bei pathologischen Veranderungen der Elektrolyte nachvollziehen zu konnen, ist die Kenntnis der Normwerte grundlegend (◘ Tab. 6.1).
Storungen des Saure-Basen-Haushaltes sind klinisch sehr wichtig, treten aber meist nicht isoliert... more Storungen des Saure-Basen-Haushaltes sind klinisch sehr wichtig, treten aber meist nicht isoliert, sondern als Folge anderer Erkrankungen auf. Normalerweise tragen mehrere Mechanismen dazu bei, dass der pH des Blutplasmas, der fur den intrazellularen pH-Wert bestimmend ist, streng zwischen 7,37 und 7,43 gehalten wird.
Eine Herzrhythmusstorung betrifft die Frequenz der Herzerregung und/oder deren regelmasigen Uberl... more Eine Herzrhythmusstorung betrifft die Frequenz der Herzerregung und/oder deren regelmasigen Uberleitung von Schrittmacherzentren auf das gesamte Myokard.
Biomedical Physics & Engineering Express, Jan 28, 2022
Objective. Brain-computer interfaces (BCIs) allow subjects with sensorimotor disability to intera... more Objective. Brain-computer interfaces (BCIs) allow subjects with sensorimotor disability to interact with the environment. Non-invasive BCIs relying on EEG signals such as event-related potentials (ERPs) have been established as a reliable compromise between spatio-temporal resolution and patient impact, but limitations due to portability and versatility preclude their broad application. Here we describe a deep-learning augmented error-related potential (ErrP) discriminating BCI using a consumer-grade portable headset EEG, the Emotiv EPOC+. Approach. We recorded and discriminated ErrPs offline and online from 14 subjects during a visual feedback task. Main results: We achieved online discrimination accuracies of up to 81%, comparable to those obtained with professional 32/64-channel EEG devices via deep-learning using either a generative-adversarial network or an intrinsic-mode function augmentation of the training data and minimalistic computing resources. Significance. Our BCI model has the potential of expanding the spectrum of BCIs to more portable, artificial intelligence-enhanced, efficient interfaces accelerating the routine deployment of these devices outside the controlled environment of a scientific laboratory.
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