Balsės kalbos atpažinimas iš žiurkės elektroencefalografijos naudojant ilgalaikę trumpalaikę atmintį neuroninį tinklą 3 dalis

Mašininio mokymosi klasifikatoriai

BiLSTM našumas buvo lyginamas su įprastais mašininio mokymosi klasifikatoriais: SVM su linijiniu branduoliu (SVM_lin), SVM su radialinės pagrindinės funkcijos branduoliu (SVM_rbf), atsitiktiniais miškais (RF), NB ir KNN.

Atsitiktinis miškas yra mašininio mokymosi algoritmas, kuris šiuo metu plačiai naudojamas įvairiose duomenų analizės ir prognozavimo srityse. Palyginti su kitais mašininio mokymosi algoritmais, jis pasižymi geresniu tvirtumu ir tikslumu, taip pat efektyviai sumažina permontavimą. Pastaraisiais metais atsitiktinių miškų taikymo sritis plečiasi ir netgi gali būti naudojama nuspėti tam tikrus žmogaus atminties gebėjimus.

Kognityvinės psichologijos srityje atmintis yra labai svarbi tyrimų kryptis. Mokslininkai ieško paprasto ir veiksmingo būdo žmogaus atminties lygiui įvertinti. Pastaraisiais metais atsitiktinių miškų atsiradimas į šią sritį įnešė naujų idėjų ir metodų.

„Random Forest“ gali išmokyti modelį numatyti kintamąjį, kuris gali būti bet koks, kurį norite nuspėti, įskaitant atminties galimybes. Mokslininkai gali įtraukti svarbius veiksnius į atsitiktinį miško modelį, kad nuspėtų, kaip gerai žmogus įvertins atminties testą. Tai gali būti tokie veiksniai kaip amžius, išsilavinimo lygis, lytis, svoris ir kt., arba biologiniai rodikliai, tokie kaip smegenų struktūra. Remiantis tyrimais, tarp šių veiksnių ir žmogaus atminties yra tam tikras ryšys.

Rinkdami ir analizuodami didelius tiriamųjų bandymų duomenų kiekius, mokslininkai gali sukurti modelį, numatantį atminties gebėjimą atsitiktiniame miško modelyje. Rezultatų prognozavimas gali suteikti vertingos informacijos apie būsimą tiriamojo našumą atliekant tam tikrą atminties testą.

Apibendrinant galima pasakyti, kad atsitiktinis miško algoritmas suteikia mokslininkams naują būdą įvertinti žmogaus atminties lygį. Ateityje jo taikymas gali atlikti svarbų vaidmenį kognityvinėje psichologijoje, neurologijos ir kitose srityse. Turime pagrindo manyti, kad atsitiktinių miškų ir kitų metodų derinys gali suteikti platesnę perspektyvą ir gilesnį žmogaus smegenų funkcijos tyrimų supratimą. Matyti, kad turime pagerinti atmintį, o Cistanche deserticola gali žymiai pagerinti atmintį, nes Cistanche deserticola taip pat gali reguliuoti neuromediatorių pusiausvyrą, pavyzdžiui, padidinti acetilcholino ir augimo faktorių kiekį. Šios medžiagos labai svarbios atminčiai ir mokymuisi. Be to, mėsa taip pat gali pagerinti kraujotaką ir skatinti deguonies tiekimą, o tai gali užtikrinti, kad smegenys gautų pakankamai maistinių medžiagų ir energijos, taip pagerinant smegenų gyvybingumą ir ištvermę.

Spustelėkite žinokite būdus, kaip pagerinti smegenų veiklą

SVM [74] siekiama nustatyti optimaliai atskirtą hiperplokštumą, maksimaliai padidinant paraštę, kuri yra atstumas tarp atramos vektorių. Naudodamas branduolio triuką, SVM gali atvaizduoti funkcijų erdvę nuo mažų iki didelių; todėl jis gali efektyviai atlikti linijinį ir nelinijinį klasifikavimą.

RF [75] veikia kurdamas kelis sprendimų medžius mokymo etape ir generuodamas galutinę klasę, kuri sujungia kiekvieno sprendimų medžio rezultatus. NB [76, 77] yra tikimybinis klasifikatorius, pagrįstas Bayeso teorema ir sąlygine tikimybe, kuri paprastai daro prielaidą, kad visi požymiai yra nepriklausomi vienas nuo kito.

KNN [78] yra neparametrinis metodas, kuris klasifikuoja įvestį pagal daugumos k-arčiausių kaimynų klasę objektų erdvėje. Paprastai k reikšmė pasirenkama kaip nelyginis skaičius, kad būtų išvengta susietų klasių.

Norint išmokyti ir įvertinti aukščiau nurodytus mašininio mokymosi modelius, buvo naudojamas tas pats 10-CV, kaip ir BiLSTM. Visi mašininio mokymosi modeliai buvo įdiegti naudojant Python Scikit-Learn biblioteką [73].

Statistinės analizės

Visos statistinės analizės buvo atliktos naudojant SPSS programinę įrangą (SPSS versija 20.0, SPSS Inc., Armonk, NY, JAV) ir MATLAB programinės įrangos versiją 2017b (Mathworks, Inc., MA, JAV).

Duomenys buvo analizuojami naudojant parametrinę statistiką, nes visi tyrimo duomenys parodė normalų pasiskirstymą pagal Shapiro–Wilk testą (p > 0,05). ANOVA buvo naudojama statistiniam TFR reikšmingumui analizuoti pagal skirtingus balsių dirgiklius.
Be to, buvo atlikta pakartotinių priemonių ANOVA, siekiant palyginti kiekvieno klasifikatoriaus veikimą. Vėliau buvo atliktas BiLSTM tinklo ir kitų klasikinių mašininio mokymosi klasifikatorių porinis palyginimas naudojant suporuotus t testus, o Bonferroni korekcija buvo atlikta, kad būtų galima pakoreguoti I tipo klaidų lygio infliaciją.

P vertės statistinis reikšmingumas buvo nustatytas 0.01 lyginant EEG atsakymų TFR, o p reikšmės reikšmingumo lygis buvo nustatytas 0,05 lyginant BiLSTM tinklo našumą. ir kiti mašininio mokymosi klasifikatoriai.

Rezultatai

Klausos sukeliami potencialai reaguojant į balsių garsus

Iš viso 19 Sprague-Dawley žiurkių buvo atlikta epidurinio elektrodo implantavimo operacija, o allrats išgyveno po chirurginės procedūros. Dėl to 19 izofluranu anestezuotų žiurkių EEG atsakai į penkis anglų kalbos balsių garsus buvo užfiksuoti. Norint išgauti vidutines AEP bangos formas, visi nerviniai atsakai buvo apskaičiuoti pagal tiriamųjų kiekvieną dirgiklį. 4 paveiksle parodytos vidutinės AEP bangos formos kiekvienam balsio garsui iš dvišalio AAF.

Kaip ir tikėtasi, kiekvienas kategorinis balsių garsas dvišaliame AAF sukėlė skirtingą nervinę veiklą su skirtingomis didžiausiomis amplitudėmis ir latentiniais laikotarpiais. Didžiausia AEP amplitudė, apibrėžiama kaip didžiausia įrašyta įtampa po balsių dirgiklių, buvo mažiausia /i/ (61,74 ㎶ kairiajame AAF ir 61,27 ㎶ dešiniajame AAF), o AEP, reaguojant į /a/, parodė didžiausias didžiausias amplitudes. (92,12 ㎶ kairiajame AAF ir 90,18 ㎶ dešiniajame AAF).

Didžiausias delsos laikas, apibrėžiamas kaip trukmė nuo stimulo pradžios iki didžiausios amplitudės, buvo maždaug {{0}},39 s iki 0,5 s, trumpiausia /i/(0). 39 s kairiajame ir dešiniajame AAF), o ilgiausia /o/ garsu (0,51 s kairiajame ir dešiniajame AAF). Kaip parodyta 4 pav., panašios AEP bangos formos buvo stebimos iš kairės ir dešinės AAF.

EEG signalų laiko ir dažnio analizė

Laiko ir dažnio analizė yra galingas nestacionarių EEG signalų analizės metodas laiko ir dažnio plokštumoje ir naudojamas kokybinei informacijai EEG klasifikuoti [79, 80]. Todėl kiekvienam garsui buvo apskaičiuotas didžiojo vidurkio EEG TFR, siekiant nustatyti su balsių atpažinimu susijusius EEG virpesių dydžio ir fazės pokyčius tam tikrais dažniais (5A pav.).

Remiantis TFR analize, didelės galios aktyvavimas buvo pastebėtas aplink delta (1–4 Hz), teta (4–8 Hz) ir alfa (8–12 Hz) juostas ties 0.3–{{8} }.6 s nuo dirginimo pradžios, neatsižvelgiant į kalbos garsinį stimuliavimą.

Be to, buvo atliktas ANOVA testas su Bonferroni korekcija, siekiant išanalizuoti statistiškai reikšmingus TFR komponentus pagal kiekvieną balsių stimulą.

Vėliau statistiškai reikšmingų sričių galia (p < {{0}}.01) buvo pavaizduota F reikšme (5B pav.). Atliekant analizę, dauguma EEG dažnių juostų nuo 0,2 iki 0,8 s labai skyrėsi pagal balsių dirgiklius.

Be to, dalis TFR nuo {{0}},8–1 s taip pat statistiškai skyrėsi kiekvienam stimului. Atsižvelgiant į AEP bangų formas ir ANOVA testų rezultatus, buvo padaryta išvada, kad AEP nuo 0,2–0,8 s po balsio stimulo buvo informatyviausi nerviniai atsakai ir buvo susiję su balsių garso atpažinimu.

BiLSTM tinklų modelių mokymas ir vertinimas

Remiantis 5B pav. rezultatais, buvo pasirinkti EEG duomenys, kurie buvo filtruoti juostos pralaidumu tarp 1–6 0 Hz su 0,2–0,8 s laiko langu. Tada pasirinktų EEG duomenų z balai buvo naudojami kaip įvestis į BiLSTM tinklą.

Visi EEG duomenys buvo suskirstyti į 10 kartų kiekviename subjekte, kad būtų galima įvertinti BiLSTM tinklus. Todėl testo našumas buvo gautas sulankstant apmokytą modelį su likusiomis raukšlėmis pagal 10-CV schemą.

Tinklo našumas buvo įvertintas naudojant tikslumo metriką, f{{0}}balą ir Coheno kappa statistiką κ (6 pav. ir 1 lentelė). Vidutinis BiLSTM tinklo penkių klasių EEG diskriminacijos tikslumas buvo 75,18 ± 7.06 %, o f1-balas buvo 0,74 ± 0,08 . Coheno κ buvo 0,68 ± 0,09, o tai buvo interpretuojama kaip vidutinis susitarimas [81].

Norint išsamiau išanalizuoti BiLSTM tinklo veikimą, buvo nubraižyta painiavos matrica 7 pav. Tai parodė, kad daugelis klaidų atsirado dėl klaidingo EEG atsakymų į /u/ klasifikavimo kaip /a/ ir /e/ kaip /o/. Tačiau BiLSTM tinklas daugumą EEG atsakymų klasifikavo daugiau nei 50% tikslumu, o tai yra didelis penkių klasių EEG klasifikacijos tikslumas.

BiLSTM tinklo palyginimas su kitais mašininio mokymosi metodais

Siekiant patvirtinti BiLSTM tinklų efektyvumą klasifikuojant EEG balsių garso atpažinimui, rezultatai buvo lyginami su kitų įprastų mašininio mokymosi metodų rezultatais. 6 pav. ir 1 lentelėje parodytas mašininio mokymosi klasifikatorių veikimas.

RF parodė didžiausią klasifikavimo tikslumą tarp įprastų mašininio mokymosi algoritmų (tikslumas: 63,21 ± 7,41%, f1-balas: 0.62 ± 0.09 ir Coheno algoritmas : 0.52 ± 0,1). Atliekant statistinę analizę, RF klasifikavimo našumas nebuvo reikšmingai didesnis nei SVM_lin ir SVM_rbf, tuo tarpu jis parodė didesnį našumą, palyginti su NB ir KNN.

Tačiau palyginus įprastų mašininio mokymosi algoritmų, įskaitant RF, našumą su BiLSTM, buvo akivaizdu, kad BiLSTM tinklas buvo pranašesnis pagal visas tyrime naudotas metrikas (p < 0.01).

Sumaišties matricoje įprasti mašininio mokymosi algoritmai negali gerai atskirti tam tikrų EEG atsakymų. Visų pirma, visi įprasti mašininio mokymosi algoritmai turėjo sunkumų atskirti garsą /u/. Pastebėta, kad algoritmai parodė tendenciją klaidingai klasifikuoti garsą /u/ kaip /a/ vidutiniškai 30 % laiko (25,96 % NB iki 36,97 % KNN), todėl bendras klasifikavimo našumas sumažėjo (7 pav.). .

Diskusija

Šiame tyrime žiurkių epidurinė EEG reakcija į penkis kategoriškus balsių garsus (/a/, /e/, /i/, /o/ ir/u/) buvo diskriminuojama naudojant BiLSTM tinklą. Penkių klasių epidurinių EEGsignalų klasifikacija buvo atlikta vienu bandymu, o tai, kaip žinoma, yra sudėtinga. Siekiant maksimaliai padidinti mokymosi efektyvumą, šiame tyrime buvo bandoma nustatyti konkrečius EEG komponentus, kurie gali būti susiję su kalbos garsų atpažinimu žiurkės smegenyse, ir panaudojo šiuos EEG komponentus kaip įvesties funkcijas. Dėl to naudojant BiLSTM buvo pasiektas santykinai didelis našumas klasifikuojant AEP į penkis skirtingus balsių garsus. BiLSTM tinklo klasifikavimo našumo palyginimas su kitais mašininio mokymosi algoritmais parodė, kad BiLSTM tinklas pranoko kitus klasikinius klasifikatorius. Šie rezultatai rodo, kad BiLSTM tinklas, apmokytas su kalbos atpažinimo EEG komponentais, patikimai klasifikuoja AEP kiekvienam kategoriškam balsių garsui su dideliu tikslumu. Mūsų žiniomis, LSTM tinklai nebuvo taikomi klasifikuojant EEG atsakymus į klausos dirgiklius, ir tai yra pirmasis tyrimas, kuriame naudojamas gilus mokymosi algoritmas analizuojant EEG signalus iš žiurkės AAF.

Šiuo metu tik keliuose tyrimuose buvo naudojama LSTM architektūra, kad būtų pasiekti naujausi EEG pagrįstos klasifikacijos rezultatai. LSTM architektūra tinka klasifikuoti EEG, nes jos grandinės struktūra gali užfiksuoti EEG duomenų laiko seką [82]. Iš pradžių tyrimai buvo skirti klasifikavimo rezultatų gerinimui naudojant įvairias LSTMarchitektūras; tačiau įvesties ypatybės vis tiek buvo išgaunamos rankiniu būdu, kaip ir taikant įprastinius mašininio mokymosi metodus [83, 84].

Tsiouris ir kt. įvertino įvairių LSTM tinklo elementų derinių veikimą, kad surastų efektyviausią LSTM architektūrą, aptinkančią epilepsijos priepuolius, taip gaudami beveik tobulus priepuolių prognozavimo rezultatus (100 % jautrumas ir 99 86 % specifiškumas) [83]. Kadangi LSTM yra galinga struktūra nuosekliems duomenims apdoroti, kai kuriuose tyrimuose naudojami neapdoroti EEG duomenys kaip įvesties ypatybės su minimaliu išankstiniu apdorojimu. Kadangi LSTM tinklas funkcijų tiesiogiai išmoksta iš neapdorotų EEG duomenų, emocijų atpažinimo tyrimų našumas pagerėjo mažiausiai 12 % [85], o motorinių vaizdų klasifikavimo tyrimų rezultatai taip pat pagerėjo [86], palyginti su kitais tradiciniais. ypatybių ištraukimo būdai.

Be to, BiLSTM architektūra buvo naudojama EEG pagrįstai klasifikacijai, nes ji gali pasiekti informaciją iš praeities ir ateities būsenų. Todėl, aptikdamas įvairias smegenų būsenas, atsispindinčias EEG duomenyse, pvz., traukulius, miegą ir kt. [63–67], BiLSTM tinklas paprastai pranoko LSTM tinklą, kuris tik fiksuoja praeities informaciją iš sekos į priekį. Dėl šios priežasties naujausioje EEG klasifikacijoje, naudojant BiLSTM tinklus, buvo pranešta apie didelį našumą. Sharma ir kt. pasiektas 82,01 % keturių tipų emocijų klasifikavimo tikslumas, pagrįstas BiLSTM algoritmu ir aukštesnės eilės statistika [87]. Be to, BiLSTM tinklai sėkmingai klasifikavo epilepsijos tipus ir miego stadijas [88, 89].

Panašiai kaip ir ankstesniuose tyrimuose, šis tyrimas pasiekė palyginti gerų rezultatų naudojant BiLSTMnetworks. Siūlomas algoritmas sėkmingai atskyrė EEG atsakymus į penkis balsių garsus, kurių tikslumas buvo aukštas, f{{0}}balas ir Coheno κ atitinkamai buvo 75,18%, 74,43% ir 0,68. Coheno κ reikšmė penkių klasių klasifikacijai yra didesnė nei nustatyta daugumoje dabartinių tyrimų [90]. Kaip parodyta 6 pav., BiLSTM metodas davė didžiausią visų metrikų vertę, palyginti su kitais mašininio mokymosi metodais. Be to, siekiant nustatyti statistinį klasifikavimo našumo skirtumą, pakartotinai išmatuoti ANOVA rezultatai buvo analizuojami naudojant BiLSTM ir kitus klasikinius mašininio mokymosi metodus, naudojant visas temines reikšmes. Atlikus statistinę analizę, nustatyta, kad BiLSTM tinklo klasifikavimo našumas buvo žymiai didesnis nei kitų klasikinių mašininio mokymosi metodų (p < 0,01). Šis rezultatas taip pat atitiko painiavos matricą. Kaip parodyta 7 pav., BiLSTM tinklas gerai numatė tikrąsias penkių balsių garsų etiketes, o klasikiniai mašininio mokymosi metodai to nepadarė.

Numatymas, gautas naudojant įprastą mašininio mokymosi klasifikatorių, buvo ypač prastas klasifikuojant /u/ garsą; /u/garsas daugiausia buvo neteisingai interpretuojamas kaip /a/. Net RF, kuris parodė geriausią našumą tarp penkių įprastų mašininio mokymosi klasifikatorių, turėjo 34,48 % /u/ garso klasifikavimo koeficientą, o 33,89 % /u/ garso kaip /a/ garso klasifikavimo koeficientas buvo klaidingas. Kaip matyti 4 pav., garsai /a/ ir /u/ turėjo panašų didžiausią delsą, kuri yra viena iš pagrindinių AEP bangos formų charakteristikų (garso /a/ didžiausias vėlavimas: 0.448, smailė). garso delsa /u/: 0.444).Kai klasifikacija buvo atlikta remiantis minimaliai iš anksto apdorotais vieno bandymo EEG signalais, atrodo, kad tokių panašumų nepavyko atskirti naudojant įprastus mašininio mokymosi algoritmus, tuo tarpu BiLSTM tinklas galėtų juos atskirti.

Atsižvelgiant į tai, kad BiLSTM tinklas vienu metu gali pasiekti visus praeities ir ateities kontekstus, per šį tinklą galima sužinoti daug informacijos. Be to, net jei funkcijos, atspindinčios EEG atsakymų į kiekvieną balsių garsą charakteristikas, buvo išgautos tiesiai iš LSTM sluoksnio į priekį ir atgal, klasifikavimo našumas buvo patobulintas. Šiame tyrime galime gauti gerus klasifikavimo rezultatus naudodami paprastą BiLSTM architektūrą be papildomo rankų darbo funkcijų išgavimo proceso.

ERP atsakymų į kalbos dirgiklius klasifikavimas viename bandyme yra labai sudėtingas dėl žemo EEG SNR savybių. Nors vienas iš pagrindinių giluminio mokymosi metodo pranašumų yra jo gebėjimas išmokti aukšto lygio funkcijas be pagrindinių funkcijų išskleidimo, siekdami geresnio našumo bandėme atrinkti pačius aktualiausius EEG signalus, susijusius su kalbos atpažinimu. Šiame tyrime, atliekant TFR analizę, buvo stebimos skirtingos AEP bangos formos, atitinkančios kiekvieną kalbos garso dirgiklį, kai žemo dažnio juosta, įskaitant delta, teta ir alfa juostas, buvo aktyvuota. Plačiai pripažinta, kad nerviniai virpesiai alfa juostoje atlieka svarbų vaidmenį klausos apdorojime. Mazaheri ir kt. pranešė, kad alfa aktyvumo susilpnėjimas yra glaudžiai susijęs su klausos objektų diskriminacija [91].

Staruß ir kt. įrodė, kad žievės alfa virpesiai yra pagrindinis mechanizmas selektyviai slopinant triukšmo apdorojimą, siekiant pagerinti klausos selektyvų dėmesį į tikslinius signalus [92]. Anksčiau mes taip pat nustatėme, kad alfa galia buvo labai suaktyvinta dvišalėse laiko srityse po specifinių garso dirgiklių, kurie statistiškai skiriasi pagal garso tipą [48]. Be to, žinoma, kad delta ir teta juostos yra susijusios su akustinės informacijos segmentacijos ir suvokimo įtakos formavimu [93].

Nors šis tyrimas pagrįstas eksperimentų su gyvūnais duomenimis, atliekant TFR analizę buvo pastebėti panašūs su kalba susiję komponentai, palyginti su ankstesniais tyrimais su žmonėmis. Be to, atliekant statistinę analizę, visos EEG juostos buvo reikšmingos. 1 apsaugo nuo dirgiklių ir atvaizdavo EEG komponentus, susijusius su garso suvokimu. Šie rezultatai šiek tiek skyrėsi nuo ankstesnių tyrimų rezultatų, o tai rodo, kad tik konkrečios EEG juostos, tokios kaip alfa juosta, buvo susijusios su garso suvokimu. Tikimasi, kad net subtilūs pokyčiai visoje EEG juostoje bus registruojami naudojant epidurinį EEG įrašymą, nes jis užtikrina didesnį SNR, sumažindamas garsumo laidumą ir pašalindamas artefaktus, būdingus ekstrakranijiniams EEG įrašams.

Šiame tyrime buvo nustatyti su kalbos garso atpažinimu susiję žiurkių EEG komponentai ir AEP komponentai sėkmingai klasifikuojami naudojant BiLSTM tinklą. Tačiau šis tyrimas turėjo tam tikrų apribojimų. Pirma, įtrauktų dalykų skaičius buvo per mažas, ypač giliam mokymuisi. Be to, šiame tyrime nebuvo įvertintas kiekvieno klasifikatoriaus našumas naudojant išorinį patvirtinimą, o naudojamas 10-CV, kad būtų išvengta riboto imties dydžio. Be to, negalime atmesti galimybės, kad žiurkės klausos sistema nuolat reaguoja į garsą, nes šiame tyrime buvo panaudotas tik vienas kiekvieno balsio ištarimas. Be to, įgytus EEG atsakus paveikė anestezinis poveikis. Nors buvo naudojama minimali anestetikų dozė, dažnio lėtėjimas didėjant delta galiai yra tipiškas EEG pokyčių radinys įkvėpus izoflurano [94]. Todėl šiame tyrime siūlomi balsių atpažinimo EEG komponentai gali skirtis nuo EEG signalų, gautų iš budinčių žiurkių. Tačiau manome, kad EEG signalo kokybė yra pakankamai gera, nes EEG buvo įrašytas implantuojant epidurinį elektrodą ir jis nebuvo užterštas judesio artefaktais.

Išvados

Apibendrinant galima pasakyti, kad šis tyrimas išgavo reikšmingus nervinius komponentus, susijusius su kategorišku kalbos suvokimu. Be to, remiantis LSTM tinklų charakteristikomis, buvo įrodyta, kad BiLSTM tinklas buvo tinkamas klasifikuoti EEG atsakymus su minimaliai iš anksto apdorotais AEP. Kadangi šis tyrimas yra pradinis tyrimas su gyvūnų duomenimis, jis negali būti tiesiogiai perkeliamas į kitas praktines programas, tokias kaip smegenų ir kompiuterio sąsajos ar alternatyvios komunikacijos priemonės žmonėms.

Todėl norint patikrinti BiLSTM tinklo veiksmingumą klasifikuojant klausos EEG pagrįstą kalbos atpažinimą, reikia atlikti būsimus žmogaus EEG duomenų tyrimus. Be to, jį reikia iš naujo įvertinti, kad būtų optimalus parametrų derinimas ir funkcijų ištraukimas. Tikimasi, kad šis tyrimas suteiks naują metodą EEG signalų analizei, taip pat vertingos informacijos apie kalbos suvokimo ir atpažinimo smegenyse mechanizmus.

Nuorodos

1. Wernicke C. Afazijos simptomų kompleksas. In: Cohen RS, Wartofsky MW, redaktoriai. Bostono mokslo filosofijos kolokviumo darbai 1966/1968. Dordrechtas: Springer Nyderlandai; 1969 m. 34–97 p.

2. Shi Z, Yan S, Ding Y, Zhou C, Qian S, Wang Z ir kt. Priekinis klausos laukas reikalingas norint suskirstyti garsą į kategorijas suaugusių žiurkių baimės kondicionavimo užduotyje. Priekiniai neuronai. 2019 m.; 13: 1374.

3. Liberman AM, Harris KS, Hoffman HS, Griffith BC. Kalbos garsų diskriminacija fonemų ribose. J Exp Psychol. 1957 m.; 54: 358–368.

4. Johnsonas K. Akustinė ir klausos fonetika. Chichester: Wiley-Blackwell; 2012 m.

5. Green PA, Brandley NC, Nowicki S. Kategoriškas gyvūnų bendravimo ir sprendimų priėmimo suvokimas. Behav Ecol. 2020 m.; 31: 859–867.

6. Craik A, He Y, Contreras-Vidal JL. Gilus elektroencefalogramos (EEG) klasifikavimo užduočių mokymasis: apžvalga. J Neuronų inž. 2019 m.; 16:28.

7. Na¨a¨ta¨nen R, Paavilainen P, Rinne T, Alho K. The mismatch negativity (MMN) in basic research of central audity processing: A Review. Klinikinė neurofiziologija. Elsevier; 2007. 2544–2590 p.

8. Garrido MI, Kilner JM, Stephan KE, Friston KJ. Neatitikimo negatyvumas: pagrindinių mechanizmų apžvalga. Klinikinė neurofiziologija. Elsevier; 2009. 453–463 p

For more information:1950477648nn@gmail.com