Predicting Somatosensory Awareness from Intracranially Informed Scalp EEG
यह अध्ययन एक मशीन-लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो इंट्राक्रेनियल ऑपरकुलो-इंसुलर गतिविधि का पूर्वानुमान लगाकर सचेत सोमेटोसेंसरी धारणा के लिए एक गैर-आक्रामक स्कैल्प ईईजी मार्कर व्युत्पन्न करता है, जो मौजूदा मार्करों की तुलना में डेटासेट और मस्तिष्क अवस्थाओं के बीच बेहतर व्यक्तिगत-स्तर की निरंतरता और सामान्यीकरण क्षमता प्रदर्शित करता है।