Klinkerspraakherkenning door elektro-encefalografie van ratten met behulp van het neurale netwerk op lange termijn, deel 3

Classificatoren voor machinaal leren

De prestaties van BiLSTM werden vergeleken met conventionele machine learning-classificatoren: SVM met lineaire kernel (SVM_lin), SVM met radiale basisfunctiekernel (SVM_rbf), randomforests (RF), NB en KNN.

Random forest is een machine learning-algoritme dat momenteel veel wordt gebruikt in verschillende data-analyse- en voorspellingsvelden. Vergeleken met andere machine learning-algoritmen is het robuuster en nauwkeuriger, terwijl ook overfitting effectief wordt verminderd. De afgelopen jaren is het toepassingsgebied van willekeurige bossen uitgebreid en kan het zelfs worden gebruikt om bepaalde menselijke geheugencapaciteiten te voorspellen.

Op het gebied van de cognitieve psychologie is geheugen een zeer belangrijke onderzoeksrichting. Wetenschappers zijn op zoek naar een eenvoudige en effectieve manier om het menselijke geheugenniveau te beoordelen. De afgelopen jaren heeft de opkomst van willekeurige bossen nieuwe ideeën en methoden op dit gebied gebracht.

Random Forest kan een model trainen om een ​​variabele te voorspellen, wat alles kan zijn wat u maar wilt voorspellen, inclusief geheugencapaciteit. Wetenschappers kunnen relevante factoren in een willekeurig bosmodel invoeren om te voorspellen hoe goed iemand zal scoren op een geheugentest. Deze factoren kunnen factoren zijn zoals leeftijd, opleidingsniveau, geslacht, gewicht, enz., of biologische indicatoren zoals de hersenstructuur. Volgens onderzoek bestaat er een zekere relatie tussen deze factoren en het menselijke geheugenvermogen.

Door grote hoeveelheden testgegevens van proefpersonen te verzamelen en te analyseren, kunnen wetenschappers een model bouwen dat het geheugenvermogen in een willekeurig bosmodel voorspelt. Het voorspellen van resultaten kan waardevolle informatie opleveren over de toekomstige prestaties van een proefpersoon bij een bepaalde geheugentest.

Samenvattend biedt het willekeurige bosalgoritme wetenschappers een nieuwe manier om het menselijke geheugenniveau te evalueren. In de toekomst kan de toepassing ervan een belangrijke rol spelen in de cognitieve psychologie, neurowetenschappen en andere gebieden. We hebben reden om te geloven dat de combinatie van willekeurige bossen en andere technieken een breder perspectief en een dieper begrip van onderzoek naar de menselijke hersenfunctie kan bieden. Het is duidelijk dat we het geheugen moeten verbeteren, en Cistanche deserticola kan het geheugen aanzienlijk verbeteren, omdat Cistanche deserticola ook de balans van neurotransmitters kan reguleren, zoals het verhogen van de niveaus van acetylcholine en groeifactoren. Deze stoffen zijn erg belangrijk voor het geheugen en het leren. Bovendien kan Vlees ook de bloedstroom verbeteren en de zuurstoftoevoer bevorderen, wat ervoor kan zorgen dat de hersenen voldoende voedingsstoffen en energie ontvangen, waardoor de vitaliteit en het uithoudingsvermogen van de hersenen worden verbeterd.

Klik op manieren kennen om de hersenfunctie te verbeteren

SVM [74] heeft tot doel het optimaal gescheiden hypervlak te bepalen door de marge, de afstand tussen de steunvectoren, te maximaliseren. Door gebruik te maken van de kerneltruc is SVM in staat featureruimte van lage naar hoge dimensies in kaart te brengen; daarom kan het op efficiënte wijze lineaire classificatie en niet-lineaire classificatie uitvoeren.

RF [75] werkt door tijdens de trainingsfase meerdere beslissingsbomen te construeren en de uiteindelijke klasse te genereren die de resultaten van elke beslissingsboom combineert. NB [76, 77] is een probabilistische classificator gebaseerd op de stelling van Bayes en de voorwaardelijke waarschijnlijkheid, waarbij er doorgaans van wordt uitgegaan dat alle kenmerken onafhankelijk van elkaar zijn.

KNN [78] is een niet-parametrische benadering die de invoer classificeert op basis van de meerderheidsklasse van zijn k-dichtstbijzijnde buren in de kenmerkruimte. Meestal wordt de k-waarde als een oneven getal gekozen om gebonden klassen te vermijden.

Om de bovenstaande machine learning-modellen te trainen en evalueren, werd hetzelfde 10-CV gebruikt als in BiLSTM. Alle machine learning-modellen zijn geïmplementeerd met behulp van de Scikit-Learn-bibliotheek [73] in Python.

statistische analyse

Alle statistische analyses werden uitgevoerd met behulp van SPSS-software (SPSS versie 20.0, SPSS Inc., Armonk, NY, VS) en MATLAB-softwareversie 2017b (Mathworks, Inc., MA, VS).

De gegevens werden geanalyseerd met parametrische statistieken, aangezien alle gegevens in het onderzoek een normale verdeling vertoonden in de Shapiro-Wilk-test (p > 0.05). ANOVA werd gebruikt om de statistische significantie van de TFR's te analyseren volgens de verschillende klinkerstimuli.
Bovendien werd een ANOVA met herhaalde metingen uitgevoerd om de prestaties van elke classificator te vergelijken. Vervolgens werden paarsgewijze vergelijkingen met behulp van gepaarde t-tests uitgevoerd tussen het BiLSTM-netwerk en andere klassieke machine-learning-classificatoren, en werd een Bonferroni-correctie uitgevoerd om aan te passen voor de type I-foutpercentage-inflatie.

De statistische significantie van de p-waarde werd vastgesteld op 0.01 bij het vergelijken van de TFR van EEG-reacties, terwijl het significantieniveau van de p-waarde werd vastgesteld op 0,05 bij het vergelijken van de prestaties tussen het BiLSTM-netwerk en andere machine learning-classificatoren.

Resultaten

Auditief opgeroepen potentieel als reactie op klinkergeluiden

In totaal ondergingen 19 Sprague-Dawley-ratten een epidurale elektrode-implantatieoperatie, en alle ratten overleefden de chirurgische procedure. Als resultaat werden EEG-reacties op vijf Engelse klinkers geregistreerd van 19 met isofluraan verdoofde ratten. Om de gemiddelde AEP-golfvormen te bepalen, werden voor elke stimulus alle neurale reacties gemiddeld over de proefpersonen. Figuur 4 presenteert de gemiddelde AEP-golfvormen voor elk klinkergeluid van bilaterale AAF.

Zoals verwacht wekte elk categorisch klinkergeluid verschillende neurale activiteiten op in de bilaterale AAF met variërende piekamplitudes en latenties. De piekamplitude van AEP's, gedefinieerd als de hoogste geregistreerde spanning na de klinkerstimuli, was het kleinst voor /i/ (61,74 ㎶ in linker AAF en 61,27 ㎶ in rechter AAF), terwijl AEP's in reactie op /a/ de grootste piekamplitudes vertoonden (92,12 ㎶ in linker AAF en 90,18 ㎶ in rechter AAF).

De pieklatentie, gedefinieerd als de duur vanaf het begin van de stimulus tot de piekamplitude was ongeveer {{0}},39 s tot 0,5 s, de kortste in /i/(0). 39 s in linker en rechter AAFs), en het langst in het /o/ geluid (0,51 s in linker en rechter AAFs). Zoals weergegeven in figuur 4 werden vergelijkbare AEP-golfvormen waargenomen bij de linker en rechter AAF's.

Tijd-frequentieanalyse van de EEG-signalen

Tijdfrequentieanalyse is een krachtige methode voor het analyseren van niet-stationaire EEG-signalen over een tijdfrequentievlak en wordt gebruikt om kwalitatieve informatie te verschaffen voor de classificatie van EEG [79, 80]. Daarom werd voor elk geluid de TFR van het eindgemiddelde EEG berekend om klinkerherkenningsgerelateerde veranderingen in de omvang en fase van EEG-oscillaties bij specifieke frequenties te identificeren (figuur 5A).

Uit de TFR-analyse werd activatie met hoog vermogen waargenomen rond de delta- (1–4 Hz), theta- (4–8 Hz) en alfa- (8–12 Hz) band bij 0.3–{{8} },6 s vanaf het begin van de prikkel, ongeacht de spraakgeluidstimulatie.

Bovendien werd een ANOVA-test met een Bonferroni-correctie uitgevoerd om de statistisch significante TFR-componenten te analyseren op basis van elke klinkerstimulus.

Vervolgens werd de kracht van statistisch significante gebieden (p < {{0}}.01) weergegeven door de F-waarde (figuur 5B). In de analyse waren de meeste EEG-frequentiebanden van 0,2-0,8 s significant verschillend afhankelijk van de klinkerstimuli.

Bovendien was een deel van de TFR van {{0}}.8–1 s ook statistisch verschillend voor elke stimulus. Gezien de AEP-golfvormen en de resultaten van de ANOVA-tests werd geconcludeerd dat de AEP's van 0.2–0,8 s na de klinkerstimulus de meest informatieve neurale reacties waren en gerelateerd waren aan klinkergeluidherkenning.

Modeltraining en evaluatie van de BiLSTM-netwerken

Op basis van de resultaten van figuur 5B werden EEG-gegevens geselecteerd die banddoorlaatgefilterd waren tussen 1–60 Hz met een tijdvenster van 0.2–0,8 s. Vervolgens werden de z-scores van de geselecteerde EEG-gegevens gebruikt als invoer voor het BiLSTM-netwerk.

Alle EEG-gegevens werden binnen elk onderwerp in 10 vouwen verdeeld om de BiLSTM-netwerken te evalueren. Daarom werden de testprestaties per vouw verkregen met behulp van het getrainde model met de resterende vouwen in een 10-CV-schema.

De prestaties van het netwerk werden geëvalueerd met behulp van maatstaven voor nauwkeurigheid, f{{0}}-score en Cohen's kappa-statistiek κ (figuur 6 en tabel 1). De gemiddelde nauwkeurigheid van vijf klassen EEG-discriminatie van het BiLSTM-netwerk was75,18 ± 7.06% en de f1-score was 0.74 ± 0.08 . Cohen's κ was 0,68 ± 0,09, wat werd geïnterpreteerd als een gematigde overeenkomst [81].

Om de prestaties van het BiLSTM-netwerk in meer detail te analyseren, werd de verwarringsmatrix in figuur 7 uitgezet. Dit gaf aan dat veel van de fouten te wijten waren aan de verkeerde classificatie van de EEG-reacties op /u/ als /a/ en /e/ als /o/. Het BiLSTM-netwerk classificeerde de meeste EEG-reacties echter met een nauwkeurigheid van meer dan 50%, een hoge nauwkeurigheid in de EEG-classificatie met vijf klassen.

Vergelijking van het BiLSTM-netwerk met andere machine learning-methoden

Om de effectiviteit van de BiLSTM-netwerken bij het classificeren van EEG voor klinkergeluidherkenning te valideren, werden de resultaten vergeleken met die van andere conventionele machine learning-methoden. Figuur 6 en Tabel 1 tonen de prestaties van de machine learning-classificatoren.

De RF vertoonde de hoogste classificatienauwkeurigheid onder de conventionele machine learning-algoritmen (nauwkeurigheid: 63,21 ± 7,41%, f1-score: 0.62 ± 0.09, en Cohen's : 0.52 ± 0,1). In de statistische analyse waren de classificatieprestaties van RF niet significant hoger dan die van SVM_lin en SVM_rbf, terwijl deze hogere prestaties vertoonden in vergelijking met die vanNB en KNN.

Toen de prestaties van conventionele machine learning-algoritmen, waaronder RF, echter werden vergeleken met BiLSTM, was het duidelijk dat het BiLSTM-netwerk superieur was voor alle in het onderzoek gebruikte statistieken (p < 0.01).

In de verwarringsmatrix kunnen conventionele algoritmen voor machinaal leren bepaalde EEG-reacties niet goed onderscheiden. In het bijzonder hadden alle conventionele machine learning-algoritmen moeite met het onderscheiden van de klank /u/. Er werd opgemerkt dat de algoritmen de neiging vertoonden om geluid /u/ gemiddeld 30% van de tijd verkeerd te classificeren als /a/ (25,96% in NB tot 36,97% in KNN), wat resulteerde in een afname van de algehele classificatieprestaties (Fig 7). .

Discussie

In deze studie werden epidurale EEG-reacties van ratten op vijf categorische klinkergeluiden (/a/, /e/, /i/, /o/ en/u/) onderscheiden met behulp van het BiLSTM-netwerk. Classificaties van epidurale EEG-signalen in vijf klassen werden uitgevoerd op basis van één proef, waarvan bekend is dat dit een uitdaging is. Om de leerprestaties te maximaliseren, probeerde deze studie specifieke EEG-componenten te bepalen die mogelijk verband hielden met de herkenning van spraakgeluiden in de hersenen van ratten en gebruikte deze EEG-componenten als invoerkenmerken. Als gevolg hiervan werden met behulp van BiLSTM relatief hoge prestaties behaald bij het classificeren van AEP's in vijf verschillende klinkers. Een vergelijking van de classificatieprestaties van het BiLSTM-netwerk met andere machine learning-algoritmen toonde aan dat het BiLSTM-netwerk beter presteerde dan andere klassieke classificaties. Deze resultaten geven aan dat het BiLSTM-netwerk dat is getraind met spraakherkenningsgerelateerde EEG-componenten AEP's op betrouwbare wijze classificeert voor elk categorisch klinkergeluid met een hoge mate van nauwkeurigheid. Voor zover wij weten, zijn LSTM-netwerken niet toegepast op de classificatie van EEG-reacties op auditieve stimuli, en dit is de eerste studie waarin een deep learning-algoritme wordt gebruikt om EEG-signalen van AAF van ratten te analyseren.

Momenteel hebben slechts enkele onderzoeken de LSTM-architectuur gebruikt om state-of-the-art resultaten te bereiken in op EEG gebaseerde classificatie. De LSTM-architectuur is geschikt voor op EEG gebaseerde classificatie omdat de ketenachtige structuur de temporele sequentie van EEG-gegevens kan vastleggen [82]. In het begin richtte het onderzoek zich op het verbeteren van de classificatieresultaten via verschillende LSTM-architecturen; de invoerkenmerken werden echter nog steeds handmatig geëxtraheerd, zoals bij conventionele machine learning-methoden [83, 84].

Tsiouris et al. evalueerde de prestaties van diverse combinaties van LSTM-netwerkelementen om de meest efficiënte LSTM-architecturen te vinden voor het detecteren van epileptische aanvallen, waardoor bijna perfecte resultaten werden verkregen bij het voorspellen van aanvallen (100% gevoeligheid en 99,86% specificiteit) [83]. Omdat LSTM een krachtige structuur is voor het verwerken van sequentiële gegevens, gebruiken sommige onderzoeken ruwe EEG-gegevens als invoerfuncties met minimale voorverwerking. Omdat het LSTM-netwerk rechtstreeks kenmerken leert uit ruwe EEG-gegevens, verbeterden de prestaties in onderzoeken naar emotieherkenning met minstens 12% [85], en verbeterden de resultaten van onderzoeken naar classificatie van motorische beelden ook [86], vergeleken met andere traditionele voorzien van extractietechnieken.

Bovendien werd de BiLSTM-architectuur gebruikt voor op EEG gebaseerde classificatie, omdat deze toegang heeft tot informatie uit zowel vroegere als toekomstige toestanden. Door verschillende hersentoestanden te detecteren die worden weerspiegeld in EEG-gegevens, zoals aanvallen, slaap, enz. [63-67], presteerde het BiLSTM-netwerk daarom over het algemeen beter dan het LSTM-netwerk dat alleen informatie uit het verleden uit de reeks in voorwaartse richting vastlegt. Om deze reden zijn er hoge prestaties gerapporteerd in de recente EEG-gebaseerde classificatie met behulp van BiLSTM-netwerken. Sharma et al. bereikte een classificatienauwkeurigheid van 82,01% voor vier soorten emoties op basis van het BiLSTM-algoritme en statistieken van hogere orde [87]. Bovendien hebben de BiLSTM-netwerken met succes epilepsietypes en slaapstadia geclassificeerd [88, 89].

Net als bij eerdere onderzoeken behaalde dit onderzoek relatief goede resultaten met behulp van BiLSTM-netwerken. Het voorgestelde algoritme onderscheidde met succes de EEG-reacties op vijf klinkers met hoge nauwkeurigheidswaarden, f{{0}}-score en Cohen's κ van respectievelijk 75,18%, 74,43% en 0.68. De waarde van Cohen's κ voor classificatie in vijf klassen is hoger dan die in de meeste huidige onderzoeken [90]. Zoals geïllustreerd in figuur 6 produceerde de BiLSTM-methode de hoogste waarde voor alle metrieken vergeleken met de andere machine learning-methoden. Om het statistische verschil in classificatieprestaties te bepalen, werden bovendien herhaald gemeten ANOVA-resultaten geanalyseerd tussen BiLSTM en andere klassieke machine learning-methoden, waarbij alle metrische waarden werden gebruikt. Door middel van statistische analyse werd vastgesteld dat de classificatieprestaties van het BiLSTM-netwerk aanzienlijk hoger waren dan die van andere klassieke machinelearning-methoden (p <0,01). Dit resultaat was ook consistent met de verwarringsmatrix. Zoals blijkt uit figuur 7 voorspelde het BiLSTM-netwerk de ware labels van de vijf klinkers goed, terwijl klassieke machine learning-methoden dat niet deden.

De voorspelling verkregen via de conventionele machine learning-classificator was vooral slecht in het classificeren van het /u/-geluid; het /u/geluid werd voornamelijk verkeerd geïnterpreteerd als /a/. Zelfs RF, dat de beste prestaties liet zien van de vijf conventionele machine learning-classificatoren, had een classificatiepercentage van 34,48% voor het /u/-geluid, met een misclassificatiepercentage van 33,89% voor het /u/-geluid als een /a/-geluid. Zoals te zien is in figuur 4 hadden de /a/ en /u/ geluiden een vergelijkbare pieklatentie, wat een van de belangrijkste kenmerken is van AEP-golfvormen (pieklatentie van geluid /a/: 0.448, piek latentie van geluid /u/: 0.444). Toen classificatie werd uitgevoerd op basis van minimaal voorbewerkte EEG-signalen uit één proef, lijkt het erop dat dergelijke overeenkomsten niet konden worden onderscheiden door conventionele machine learning-algoritmen, terwijl het BiLSTM-netwerk kon ze onderscheiden.

Gegeven dat het BiLSTM-netwerk tegelijkertijd toegang heeft tot alle contexten uit het verleden en de toekomst, kan via dit netwerk rijke informatie worden vergaard. Hoewel de kenmerken die de kenmerken van de EEG-reacties op elk klinkergeluid weerspiegelen rechtstreeks uit de voorwaartse en achterwaartse richtingen van de LSTM-laag werden geëxtraheerd, werden de classificatieprestaties bovendien verbeterd. In deze studie kunnen we goede classificatieresultaten afleiden met behulp van een eenvoudige BiLSTM-architectuur zonder een extra handgemaakt kenmerkextractieproces.

Het classificeren van de ERP-reacties op spraakstimuli in één enkele proef is zeer uitdagend vanwege de kenmerken van de lage SNR van EEG. Hoewel een van de belangrijkste voordelen van de deeplearning-methode het vermogen is om functies op hoog niveau te leren zonder extractie van harde kernkenmerken, hebben we geprobeerd de meest relevante EEG-signalen gerelateerd aan spraakherkenning te selecteren om betere prestaties te bereiken. In deze studie werden in de TFR-analyses verschillende AEP-golfvormen waargenomen die overeenkomen met elke spraakgeluidstimulus bij de krachtige activering van de laagfrequente band, inclusief de delta-, theta- en alfa-banden. Het is algemeen erkend dat neurale oscillaties in de alfaband een belangrijke rol spelen bij auditieve verwerking. Mazaheri et al. meldde dat de verzwakking van alfa-activiteit nauw verband houdt met de discriminatie van auditieve doelen [91].

Staruß et al. bewees dat corticale alfa-oscillaties een cruciaal mechanisme zijn voor het selectief remmen van de verwerking van ruis om de auditieve selectieve aandacht voor doelsignalen te verbeteren [92]. Eerder ontdekten we ook dat alfakracht sterk werd geactiveerd in bilaterale temporele gebieden na specifieke geluidsstimuli die statistisch verschillend waren in termen van het type geluid [48]. Bovendien is bekend dat de delta- en theta-banden verband houden met het vormgeven van de segmentatie en perceptuele invloed van akoestische informatie [93].

Hoewel dit onderzoek is gebaseerd op dierexperimentele gegevens, werden vergelijkbare spraakgerelateerde componenten waargenomen in de TFR-analyses, vergeleken met de eerdere onderzoeken bij menselijke proefpersonen. Bovendien bleken in de statistische analyse alle EEG-banden significant te zijn binnen de TFR-analyses. 1 volgde de stimuli en vertegenwoordigde de EEG-componenten gerelateerd aan geluidsperceptie. Deze resultaten verschilden enigszins van die uit eerdere onderzoeken, wat erop wijst dat alleen specifieke EEG-banden, zoals de alfaband, verband hielden met geluidsperceptie. Er wordt verwacht dat zelfs subtiele veranderingen in alle activiteiten van de EEG-band worden geregistreerd via de epidurale EEG-opname, omdat deze een hogere SNR biedt door de volumegeleiding te verminderen en de artefacten te elimineren die inherent zijn aan extracraniale EEG-opnamen.

In deze studie werden de spraakgeluidherkenningsgerelateerde EEG-componenten bij ratten bepaald en werden de AEP-componenten met succes geclassificeerd met behulp van het BiLSTM-netwerk. Dit onderzoek had echter enkele beperkingen. Ten eerste was het aantal opgenomen onderwerpen te klein, vooral voor deep learning. Bovendien evalueerde dit onderzoek de prestaties van elke classificator niet met externe validatie, maar werd in plaats daarvan 10-CV gebruikt om de beperkte steekproefomvang te overwinnen. Bovendien kunnen we de mogelijkheid niet uitsluiten dat het gehoorsysteem van de rat voortdurend op geluid reageert, aangezien in dit onderzoek slechts één enkele uiting van elk klinkergeluid werd gebruikt. Bovendien werden de verkregen EEG-responsen beïnvloed door de anesthetische effecten. Hoewel een minimale dosis anesthesie werd gebruikt, is frequentievertraging met een toename van de delta-power een typische bevinding van EEG-veranderingen na inhalatie van isofluraan [94]. Daarom kunnen de in dit onderzoek voorgestelde EEG-componenten voor klinkerherkenning verschillen van de EEG-signalen die zijn verkregen van wakkere ratten. Wij zijn echter van mening dat de kwaliteit van het EEG-signaal goed genoeg is, aangezien we het EEG hebben geregistreerd via implantatie van epidurale elektroden, en dat het niet is verontreinigd door bewegingsartefacten.

Conclusies

Concluderend heeft deze studie betekenisvolle neurale componenten geëxtraheerd die verband houden met categorische spraakperceptie. Bovendien werd op basis van de kenmerken van de LSTM-netwerken bewezen dat het BiLSTM-netwerk geschikt was voor het classificeren van EEG-responsen met minimaal voorbewerkte AEP's. Omdat deze studie baanbrekend onderzoek met diergegevens is, is deze mogelijk niet direct overdraagbaar naar andere praktische toepassingen, zoals hersencomputerinterfaces of alternatieve communicatiehulpmiddelen voor mensen.

Daarom zijn toekomstige studies met menselijke EEG-gegevens nodig om de effectiviteit van het BiLSTM-netwerk bij het classificeren van auditieve EEG-gebaseerde spraakherkenning te verifiëren. Bovendien moet het opnieuw worden geëvalueerd voor optimale parameterafstemming en functie-extractie. Er wordt verwacht dat deze studie een nieuwe aanpak zal bieden voor het analyseren van EEG-signalen, evenals waardevolle informatie over de mechanismen van spraakperceptie en -herkenning in de hersenen.

Referenties

1. Wernicke C. Het symptoomcomplex van afasie. In: Cohen RS, Wartofsky MW, redactie. Proceedings of the Boston Colloquium for the Philosophy of Science 1966/1968. Dordrecht: Springer Nederland;1969. blz. 34–97.

2. Shi Z, Yan S, Ding Y, Zhou C, Qian S, Wang Z, et al. Het voorste gehoorveld is nodig voor geluidscategorisatie bij de angstconditioneringstaak van volwassen ratten. Front Neurosci. 2019; 13: 1374.

3. Liberman AM, Harris KS, Hoffman HS, Griffith BC. Het onderscheiden van spraakklanken binnen en over foneemgrenzen heen. J Exp Psychol. 1957; 54: 358–368.

4. Johnson K. Akoestische en auditieve fonetiek. Chichester: Wiley-Blackwell; 2012.

5. Green PA, Brandley NC, Nowicki S. Categorische perceptie in communicatie en besluitvorming met dieren. Gedrag Ecol. 2020; 31: 859–867.

6. Craik A, He Y, Contreras-Vidal JL. Diep leren voor classificatietaken voor elektro-encefalogram (EEG): een overzicht. J Neurale Eng. 2019; 16: 28.

7. Na¨a¨ta¨nen R, Paavilainen P, Rinne T, Alho K. De mismatch-negativiteit (MMN) in fundamenteel onderzoek naar centrale auditieve verwerking: een overzicht. Klinische Neurofysiologie. Elsevier; 2007. blz. 2544-2590.

8. Garrido MI, Kilner JM, Stephan KE, Friston KJ. De mismatch-negativiteit: een overzicht van onderliggende mechanismen. Klinische Neurofysiologie. Elsevier; 2009. blz. 453-463

For more information:1950477648nn@gmail.com