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Publikováno v:
TecnoLógicas, Vol 24, Iss 50, Pp e1626-e1626 (2021)
La resonancia magnética funcional en estado de reposo (rs-fMRI) es una de las técnicas más relevantes en exploración cerebral. No obstante, la misma es susceptible a muchos factores externos que pueden ocluir la señal de interés. En este orden
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https://doaj.org/article/c79b2c21cc5b473cbb25256cbbe67d31
Autor:
Jazmín X. Suárez-Revelo, John F. Ochoa-Gómez, Jon E. Duque-Grajales, Carlos A. Tobón-Quintero
Publikováno v:
Ingeniería e Investigación, Vol 36, Iss 3, Pp 50-57 (2016)
Alzheimer’s disease (AD) is the most common cause of dementia, which generally affects people over 65 years old. Some genetic mutations induce early onset of AD and help to track the evolution of the symptoms and the physiological changes at differ
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https://doaj.org/article/1ad31235f06f4208bc3dad9cb85ae56b
Autor:
Min Li, Ying Wang, Carlos Lopez-Naranjo, Shiang Hu, Ronaldo César García Reyes, Deirel Paz-Linares, Ariosky Areces-Gonzalez, Aini Ismafairus Abd Hamid, Alan C. Evans, Alexander N. Savostyanov, Ana Calzada-Reyes, Arno Villringer, Carlos A. Tobon-Quintero, Daysi Garcia-Agustin, Dezhong Yao, Li Dong, Eduardo Aubert-Vazquez, Faruque Reza, Fuleah Abdul Razzaq, Hazim Omar, Jafri Malin Abdullah, Janina R. Galler, John F. Ochoa-Gomez, Leslie S. Prichep, Lidice Galan-Garcia, Lilia Morales-Chacon, Mitchell J. Valdes-Sosa, Marius Tröndle, Mohd Faizal Mohd Zulkifly, Muhammad Riddha Bin Abdul Rahman, Natalya S. Milakhina, Nicolas Langer, Pavel Rudych, Thomas Koenig, Trinidad A. Virues-Alba, Xu Lei, Maria L. Bringas-Vega, Jorge F. Bosch-Bayard, Pedro Antonio Valdes-Sosa
Publikováno v:
NeuroImage, Vol 256, Iss , Pp 119190- (2022)
This paper extends frequency domain quantitative electroencephalography (qEEG) methods pursuing higher sensitivity to detect Brain Developmental Disorders. Prior qEEG work lacked integration of cross-spectral information omitting important functional
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https://doaj.org/article/b104c9ced51e4e139aaadb4579e05f0a
Publikováno v:
Revista de Investigaciones Universidad del Quindío, Vol 27, Iss 2, Pp 69-74 (2015)
La identificación de características oscilatorias en señales electroencefalográficas (EEG) ha sido ampliamente estudiada debido al bajo costo de la técnica y la utilidad de la información que provee. En el presente trabajo se introduce un esque
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https://doaj.org/article/4795cf7c562a473d9876e623c730e515