Materias dentro de su búsqueda.
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81por Yi, Tingyu, Zhan, Alai, Wu, Yanmin, Li, Yimin, Zheng, Xiufen, Lin, Dinglai, Lin, Xiaohui, Pan, Zhinan, Chen, Rongcheng, Parsons, Mark, Chen, Wenhuo, Lin, LongtingEnlace del recurso
Publicado 2022
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82“…Aiming at the above problems, we propose a novel EEG artifact removal method based on discrete wavelet transform, complete empirical mode decomposition for adaptive noise (CEEMDAN) and ICA in this paper. First, the input signals are transformed by discrete wavelet (DWT), and then CEEMDAN is used to solve the overcomplete and mode aliasing problems, meeting the a priori conditions of the ICA algorithm. …”
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85“…It is found that the bifurcation occurs at ostium section when ICA aneurysm is deformed by the application of stent. …”
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87“…The ECM is constructed by exopolysaccharides, including the major exopolysaccharide—polysaccharide intercellular adhesion (PIA), regulated by the ica operon in Staphylococcus species. The aim of this study was to characterize the expression of the ica operon in relation to biofilm formation in S. caprae. …”
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88por Sabernaeemi, Amir, Barzegar Gerdroodbary, M., Salavatidezfouli, Sajad, Valipour, Peiman“…In this work, hemodynamic features of the blood stream on four different ICA aneurysm with/without interventional are investigated. …”
Publicado 2023
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89“…OBJECTIVE: We report a case of hemorrhagic complication after mechanical thrombectomy (MT) for internal carotid artery (ICA) occlusion with twig-like middle cerebral artery (MCA). …”
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90por Xu, Huashuai, Hao, Yuxing, Zhang, Yunge, Zhou, Dongyue, Kärkkäinen, Tommi, Nickerson, Lisa D., Li, Huanjie, Cong, Fengyu“…This study investigates the use of our DP-based ICA denoising method for harmonizing functional MRI (fMRI) data collected from the Autism Brain Imaging Data Exchange II. …”
Publicado 2023
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91“…We apply independent component analysis (ICA) to derive a less redundant representation of the expression data. …”
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92“…In order to generalize ICA, we introduce Multilinear-ICA and apply it to tumor classification using high order GEP. …”
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93Parallel ICA identifies sub-components of resting state networks that covary with behavioral indicespor Meier, Timothy B., Wildenberg, Joseph C., Liu, Jingyu, Chen, Jiayu, Calhoun, Vince D., Biswal, Bharat B., Meyerand, Mary E., Birn, Rasmus M., Prabhakaran, Vivek“…We use para-ICA to test the hypothesis that spatial sub-components of common resting state networks (RSNs) covary with specific behavioral measures. …”
Publicado 2012
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94“…All the ica positive staphylococcal isolates and some ica negative isolates turned biofilm producer in at least one of the tested culture conditions. …”
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95por Picchetto, Livio, Spalletta, Gianfranco, Casolla, Barbara, Cacciari, Claudia, Cavallari, Michele, Fantozzi, Cristiano, Ciuffoli, Alessandro, Rasura, Maurizia, Imperiale, Francesca, Sette, Giuliano, Caltagirone, Carlo, Taurino, Maurizio, Orzi, FrancescoEnlace del recurso
Publicado 2013
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96por Goehre, Felix, Jahromi, Behnam Rezai, Elsharkawy, Ahmed, Lehto, Hanna, Shekhtman, Oleg, Andrade-Barazarte, Hugo, Munoz, Francisco, Hijazy, Ferzat, Makhkamov, Makhkam, Hernesniemi, Juha“…CASE DESCRIPTION: The authors present a technical report of successful clip occlusions of ipsilateral located PCA-P1 and ICA-PCoA aneurysms. A 59-year-old female patient was diagnosed with a PCA-P1 and an ipsilateral ICA-PCoA aneurysm by computed tomography angiography (CTA) after an ischemic stroke secondary to a contralateral ICA dissection. …”
Publicado 2015
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97“…A comparison with four methods from literature namely ICA, regression analysis, wavelet-ICA (wICA), and regression-ICA (REGICA) confirms the significantly enhanced performance and effectiveness of the proposed method for removal of ocular activities from EEG, in terms of lower mean square error and mean absolute error values and higher mutual information between reconstructed and original EEG.…”
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98“…Independent component analysis (ICA) is a class of algorithms widely applied to separate sources in EEG data. …”
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99“…Different strategies have been developed using Independent Component Analysis (ICA) to automatically de-noise fMRI data, either focusing on removing only certain components (e.g. motion-ICA-AROMA, Pruim et al., 2015a) or using more complex classifiers to remove multiple types of noise components (e.g. …”
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100“…Compared to linear independent component analysis (ICA), non-linear ICA is more suitable for the decomposition of mixed components. …”
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