Brain-to-text communication via Deep Feature Learning of EEG Signals

Bibliográfiai részletek
Szerző:	Juhász Kinga
További közreműködők:	Ulbert István (Témavezető) Adolf András (Témavezető)
Dokumentumtípus:	Diplomamunka
Megjelent:	2023-01-05
Online Access:	https://diplomamunka.ppke.hu/8672

Hasonló tételek

Analysis of EEG signals with deep-learning algorithms
Szerző: Miski Marcell
Megjelent: (2016)

Developing of Feature Extraction Techniques of Motor Imagery EEG based Brain Computer Interface Systems
Szerző: Salmingo Rene
Megjelent: (2021)

Classification of Motor Imagery EEG using Signals-to-Image transformation for Brain Computer Interface Systems
Szerző: Hanna Sameh Adly Amin
Megjelent: (2021)

Optimal feature and channel selection of motor imagery-based EEG data in brain-computer interface applications
Szerző: Gercuj Bence
Megjelent: (2025)

Development of Brain-Computer Interfaces by using Deep Learning Technologies
Szerző: Köllőd Csaba Márton
Megjelent: (2024)

Crop disease diagnose using classification based on feature-based methods and Deep Learning
Szerző: Prada González Andrés
Megjelent: (2019)

Analysis of combined electrophysiological and video signals using conventional and deep learning based methods
Szerző: Jász Anna
Megjelent: (2014)

EEG Signal Classification with neural networks for BMI Applications
Szerző: Kutasi Balázs
Megjelent: (2023)

Preprocessing medical images with deep learning for deep learning
Szerző: Makács Ákos
Megjelent: (2014)

Comparison of EEG artifact filters for brain computer interfaces
Szerző: Harascsák Ádám
Megjelent: (2022)

Feature extraction és artefakt eltávolitási módszerek tesztelése EEG jeleken
Szerző: Csomai Borbála
Megjelent: (2014)

Classification of motor imagery EEG signals using neural networks
Szerző: Nagy Nikoletta
Megjelent: (2024)

Analysis of EEG signals recorded with compact systems suitable for industrial use
Szerző: Kiss Rita
Megjelent: (2022)

Deep Learning for Archive Image Colorization
Szerző: Serrano Moreno Cecilia
Megjelent: (2014)

Metal Artifact reduction with deep learning
Szerző: Halász Lenke
Megjelent: (2014)

Medical Image Analysis by Deep-learning Deep Mosaicking of Fetoscopic Videos
Szerző: Seyd Seyedeh Zahra
Megjelent: (2014)

Few Shots learning for facial recognition based on deep learning architectures
Szerző: Luque Ramirez Ricardo Alejandro
Megjelent: (2021)

Deep Learning from Structural Representation of Images
Szerző: Zhao, Shanshan
Megjelent: (2014)

Self-supervised Deep Learning for Image Classification
Szerző: Tushar Zahid Hassan
Megjelent: (2021)

Crop Diagnose Using Deep Learning Techniques
Szerző: Rarís Miralles Sara
Megjelent: (2019)

Sensory robotic applications using deep learning
Szerző: Nagy Dániel Zoltán
Megjelent: (2022)

Object detection with deep learning on medical images
Szerző: Szabó Dániel Attila
Megjelent: (2014)

Brain-computer interface system development with machine learning algorithms
Szerző: Eftimiu Nikomidisz
Megjelent: (2015)

Brain-computer interface system development with machnine learning algorithms
Szerző: Bohn András Benedek
Megjelent: (2015)

Analysis of deep learning techniques for ROP fundus classification
Szerző: Banno Husam Francis Kiryaqos
Megjelent: (2014)

Deep Learning for Cell Segmentation in Multiplex Immunohistochemistry Imaging
Szerző: Barua Bithi
Megjelent: (2014)

Video Captioning Using Novel Deep Learning Architecture
Szerző: Nurye Desale Fentaw
Megjelent: (2021)

Audio Signal Classification with Machine Learning Techniques using the Mel-scale Spectogram
Szerző: Tóth Máté
Megjelent: (2011)

Analysing hippocampal neural representation with probabilistic deep learning
Szerző: Kis Márton
Megjelent: (2014)

Computer Vision Based Methods of Adversarial Algorithms in Deep Learning
Szerző: Farkas Bence Balázs
Megjelent: (2014)

Preventing blindness by analysing fundus images using deep learning
Szerző: Sheer Nawar Faris Bayya
Megjelent: (2014)

Assessing and Predicting Treatment Response of Hepatic Metastasis with Deep Learning
Szerző: Islam Mohammad Mohaiminul
Megjelent: (2021)

Object detection and association in Multiview scenarios based on deep learning
Szerző: Moral de Eusebio Paula
Megjelent: (2019)

Camera-Based Pulse Monitoring Using Deep Learning Tools
Szerző: Terbe Dániel
Megjelent: (2014)

Increasing the efficiency of machine learning methods utilized in brain computer interface systems
Szerző: Adolf András
Megjelent: (2012)

Building a Comprehensive Brain Tumor Classification System with Slicer and Machine Learning
Szerző: Zelei Regina Réka
Megjelent: (2024)

Generating synthetic data for deep learning tasks in medical imaging
Szerző: Mészáros Nóra Judit
Megjelent: (2021)

Self-Organized Criticality of the Brain Fractal Analysis of the Human Sleep EEG /
Szerző: Weiss Béla
Megjelent: (2010)

Practical brain age prediction investigating transfer learning and sensitivity to motion artifacts in a deep convolutional neural network /
Szerző: Rozmann Dorina
Megjelent: (2021)

Computer Simulation of Data Communications Systems
Szerző: Garay Róbert Mihály
Megjelent: (2021)