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Behavior

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Gleichzeitige Scalp Elektroenzephalographie (EEG), Elektromyographie (EMG) und Ganzkörper-Segment Inertial Recording für Multi-modal Neural Decoding
Using Gold-standard Gait Analysis Methods to Assess Experience Effects on Lower-limb Mechanics During Moderate High-heeled Jogging and Running
Journal (Behavior)
Using Gold-standard Gait Analysis Methods to Assess Experience Effects on Lower-limb Mechanics During Moderate High-heeled Jogging and Running
Handling Techniques to Reduce Stress in Mice
Journal (Behavior)
Handling Techniques to Reduce Stress in Mice
 
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Gleichzeitige Scalp Elektroenzephalographie (EEG), Elektromyographie (EMG) und Ganzkörper-Segment Inertial Recording für Multi-modal Neural Decoding

Article DOI: 10.3791/50602-v • 11:25 min • July 26th, 2013
July 26th, 2013 •
1,2, 2, 2,3,4, 3,4, 2,4,5
1Functional and Applied Biomechanics Group, National Institutes of Health, 2Laboratory for Non-invasive Brain-Machine Interface Systems, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Houston, 3Department of Health and Human Performance, University of Houston, 4Center for Neuromotor & Biomechanics Research, University of Houston, 5Department of Biomedical Engineering, University of Houston

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Entwicklung eines effektiven Gehirn-Maschine-Interface (BMI) für die Wiederherstellung und Sanierung der zweibeinigen Fortbewegung erfordert eine genaue Entschlüsselung des Benutzers Absicht. Hier präsentieren wir eine neuartige experimentelle Protokoll und Datenerhebung Technik zur gleichzeitigen nichtinvasiven Erfassung neuronaler Aktivität, Muskelaktivität und Ganzkörper-Kinematik während der verschiedenen Aufgaben und Bedingungen Fortbewegung.

Tags

Verhalten Neurowissenschaft Neurobiologie Medizin Anatomie Physiologie Biomedical Engineering Molekularbiologie Elektroenzephalographie EEG Elektromyographie EMG Elektroenzephalogramm Gang Gehirn-Computer-Schnittstelle Gehirn-Maschine-Schnittstelle neuronale Dekodierung über Grund Walking Roboter-Gang Gehirn Bildgebung klinische Techniken
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