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Résultats de la méditation EEG

Récapitulatif

  • Il y avait des problèmes avec la qualité des données en raison de différents montages et étapes de prétraitement augmentant la variabilité.
  • La classification de l'apprentissage automatique était très précise à 97% pour distinguer la pré-méditation et la fin de la méditation, indiquant une différence entre les co-spectres EEG pour ces conditions.
  • Il y avait une relation entre le temps de méditation et la probabilité de classification de fin de méditation, avec D2S2 plus rapide à induire l'état de fin de méditation que D3S2.
  • Il y avait des différences dans les bandes de puissance EEG, chaque technique de méditation induisant différents modèles de changements dans les bandes de puissance.

Récapitulatif

  • Il y avait des différences dans les bandes de puissance EEG, chaque technique de méditation induisant différents modèles de changements dans les bandes de puissance.
    • Pas de filtrage
    • Passe-bande 0.1-60 Hz
    • Passe-bande 0.5-80 Hz Il y avait 3 types de filtrage différents précédemment appliqués
  • La classification de l'apprentissage automatique était très précise à 97% pour distinguer la pré-méditation et la fin de la méditation, indiquant une différence entre les co-spectres EEG pour ces conditions.
  • Il y avait une relation entre le temps de méditation et la probabilité de classification de fin de méditation, avec D2S2 plus rapide à induire l'état de fin de méditation que D3S2.
  • Il y avait des différences dans les bandes de puissance EEG, chaque technique de méditation induisant différents modèles de changements dans les bandes de puissance.
Nous croyons en

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