Zobrazeno 1 - 10
of 14
pro vyhledávání: '"L-E Martinet"'
Autor:
L-E Martinet, G. Fiddyment, J. R. Madsen, E. N. Eskandar, W. Truccolo, U. T. Eden, S. S. Cash, M. A. Kramer
Publikováno v:
Nature Communications, Vol 8, Iss 1, Pp 1-13 (2017)
The authors record both local and long-range neural activity during human epileptic seizures to study the underlying multi-scale dynamics. They find that coupling of activity across spatial scales increases during seizures through propagating waves t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c2999ca374694a948200b2b24a8d3e53
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
L.-E. Martinet, M. A. Kramer, W. Viles, L. N. Perkins, E. Spencer, C. J. Chu, S. S. Cash, E. D. Kolaczyk
Publikováno v:
Nature Communications, Vol 11, Iss 1, Pp 1-13 (2020)
Understanding how brain networks evolve in time remains a challenge, with the potential for significant impact to human health and disease. Here, the authors introduce a new methodology to track dynamic functional networks that is robust to edge nois
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8f7cd92cb2444562a9abbe7affa09f59