Gerencsér László. Self-exciting point processes with applications in finance and medicine. (2008) Megjelent: Proceedings of the 18th International Symposium on Mathematical Theory of Networks and Systems pp. 120-120, 2756573
Egyéb konferenciaközlemény/Nem besorolt (Egyéb konferenciaközlemény)/Tudományos[2756573]
  1. Kovács Benedek. Parameter estimation of dynamical systems. (2011)
    Disszertáció/PhD (Disszertáció)/Tudományos[25252725] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 25252725, Kapcsolat: 25252725
Weiss B. Long-range dependence of long-term continuous intracranial electroencephalograms for detection and prediction of epileptic seizures. (2008) Megjelent: International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2008) pp. 704-707, 165781
Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[165781]
  1. Ghosh Dipak et al. Multifractal detrended cross-correlation analysis for epileptic patient in seizure and seizure free status. (2014) CHAOS SOLITONS & FRACTALS 0960-0779 67 1-10
    Folyóiratcikk/Tudományos[25252688] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 25252688, Kapcsolat: 25252688
Clemens Z et al. Phase coupling between rhythmic slow activity and gamma characterizes mesiotemporal rapid-eye-movement sleep in humans.. (2009) NEUROSCIENCE 0306-4522 1873-7544 163 1 388-396, 1839437
Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[1839437]
  1. Campo‐Vera Roberto Martin et al. Neuromodulation in Beta‐Band Power Between Movement Execution and Inhibition in the Human Hippocampus. (2021) NEUROMODULATION 1094-7159 1525-1403
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[32101410] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 32101410, Kapcsolat: 30201918
  2. Frauscher B. et al. Rapid eye movement sleep sawtooth waves are associated with widespread cortical activations. (2020) JOURNAL OF NEUROSCIENCE 0270-6474 1529-2401 40 46 8900-8912
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[31844824] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 31844824, Kapcsolat: 29812339
  3. Bernardi Giulio et al. Regional Delta Waves In Human Rapid Eye Movement Sleep. (2019) JOURNAL OF NEUROSCIENCE 0270-6474 1529-2401 39 14 2686-2697
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[31004757] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 31004757, Kapcsolat: 28574523
  4. Adamantidis Antoine R. et al. Oscillating circuitries in the sleeping brain. (2019) NATURE REVIEWS NEUROSCIENCE 1471-003X 1471-0048 20 12 746-762
    Folyóiratcikk/Összefoglaló cikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[30984008] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 30984008, Kapcsolat: 28574521
  5. Cox Roy et al. Heterogeneous profiles of coupled sleep oscillations in human hippocampus. (2019) NEUROIMAGE 1053-8119 1095-9572 202
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[30879504] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 30879504, Kapcsolat: 28574522
  6. Frauscher B et al. Atlas of the normal intracranial electroencephalogram: Neurophysiological awake activity in different cortical areas. (2018) BRAIN 0006-8950 1460-2156 141 4 1130-1144
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[27440551] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27440551, Kapcsolat: 27440551
  7. Dimitriadis Stavros I et al. A novel, fast and efficient single-sensor automatic sleep-stage classification based on complementary cross-frequency coupling estimates. (2018) CLINICAL NEUROPHYSIOLOGY 1388-2457 129 4 815-828
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[27335053] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27335053, Kapcsolat: 27307227
  8. Carpentier N et al. Stereo-electroencephalography identifies N2 sleep and spindles in human hippocampus. (2017) CLINICAL NEUROPHYSIOLOGY 1388-2457 128 9 1696-1706
    Folyóiratcikk/Tudományos[26821413] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 26821413, Kapcsolat: 26820606
  9. Boyce Richard et al. REM sleep and memory. (2017) CURRENT OPINION IN NEUROBIOLOGY 0959-4388 1873-6882 44 167-177
    Folyóiratcikk/Összefoglaló cikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[26885973] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 26885973, Kapcsolat: 26820607
  10. Lega Bradley et al. Slow-Theta-to-Gamma Phase-Amplitude Coupling in Human Hippocampus Supports the Formation of New Episodic Memories. (2016) CEREBRAL CORTEX 1047-3211 1460-2199 26 1 268-278
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[25781713] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 25781713, Kapcsolat: 25781713
  11. Tóth Emília. Development of multimodal diagnostic tools for epilepsy patients implanted with intracranial micro-and macroelectrodes. (2016)
    Disszertáció/PhD (Disszertáció)/Tudományos[26421929] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26421929, Kapcsolat: 26421872
  12. Vorster Albrecht P et al. Sleep and memory in mammals, birds and invertebrates. (2015) NEUROSCIENCE AND BIOBEHAVIORAL REVIEWS 0149-7634 1873-7528 50 103-119
    Folyóiratcikk/Összefoglaló cikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24871744] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 24871744, Kapcsolat: 24752261
  13. Takeuchi Saori et al. Gamma Oscillations and Their Cross-frequency Coupling in the Primate Hippocampus during Sleep. (2015) SLEEP 0161-8105 1550-9109 38 7 1085-U103
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[25344575] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 25344575, Kapcsolat: 25344575
  14. Perogamvros L et al. Dreaming, Neural Basis of. (2015) Megjelent: International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences (Second edition) pp. 650-656
    Könyvrészlet/Könyvfejezet (Könyvrészlet)/Tudományos[27440552] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 27440552, Kapcsolat: 27440552
  15. Matulewicz Paweł. RYTM THETA WE ŚNIE I W CZUWANIU. (2014) KOSMOS: PROBLEMY NAUK BIOLOGICZNYCH 0023-4249 2658-1132 63 2 201-209
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[25253087] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 25253087, Kapcsolat: 25253087
  16. Jacobs Joshua. Hippocampal theta oscillations are slower in humans than in rodents: implications for models of spatial navigation and memory. (2014) PHILOSOPHICAL TRANSACTIONS OF THE ROYAL SOCIETY B - BIOLOGICAL SCIENCES 0962-8436 1471-2970 369 1635
    Folyóiratcikk/Összefoglaló cikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[25863197] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 25863197, Kapcsolat: 24195306
  17. Moroni Fabio et al. Hippocampal Slow EEG Frequencies During NREM Sleep are Involved in Spatial Memory Consolidation in Humans. (2014) HIPPOCAMPUS 1050-9631 1098-1063 24 10 1157-1168
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24675663] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24675663, Kapcsolat: 24675663
  18. Perogamvros L et al. Sleep and dreaming are for important matters. (2013) FRONTIERS IN PSYCHOLOGY 1664-1078 4 JUL
    Folyóiratcikk[23383580] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 23383580, Kapcsolat: 23355778
  19. Kirov R et al. The Memory, Cognitive and PsychologicalFunctions of Sleep: Update from Electroencephalographic and Neuroimaging Studies. (2012) Megjelent: Neuroimaging - Cognitive and Clinical Neuroscience pp. 155-180
    Könyvrészlet[22907141] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22907141, Kapcsolat: 22907141
  20. Moroni F et al. Slow EEG rhythms and inter-hemispheric synchronization across sleep and wakefulness in the human hippocampus. (2012) NEUROIMAGE 1053-8119 1095-9572 60 1 497-504
    Folyóiratcikk[23826940] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 23826940, Kapcsolat: 22485905
  21. Lega Bradley C et al. Human hippocampal theta oscillations and the formation of episodic memories. (2012) HIPPOCAMPUS 1050-9631 1098-1063 22 4 748-761
    Folyóiratcikk/Tudományos[25602403] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 25602403, Kapcsolat: 22485906
  22. Ferrara M et al. Hippocampal sleep features: Relations to human memory function. (2012) FRONTIERS IN NEUROLOGY 1664-2295 APR
    Folyóiratcikk/Tudományos[23827287] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23827287, Kapcsolat: 22577435
  23. Brade J. Elektrophysiologische und kognitive Auswirkungen von Theta (5 Hz) transkranieller Gleichstromstimulation im REM-Schlaf. (2012)
    Disszertáció/PhD (Disszertáció)/Tudományos[22907145] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22907145, Kapcsolat: 22907145
  24. Lau T et al. The Resonance Frequency Shift, Pattern Formation, and Dynamical Network Reorganization via Sub-Threshold Input. (2011) PLOS ONE 1932-6203 6 4
    Folyóiratcikk[21932201] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21932201, Kapcsolat: 21932201
  25. Brand S et al. Sleep and its importance in adolescence and in common adolescent somatic and psychiatric conditions.. (2011) Int J Gen Med 4 425-442
    Folyóiratcikk[22907137] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22907137, Kapcsolat: 22907137
  26. Pace-Schott EF. REM sleep and dreaming. (2011) Megjelent: Rapid Eye Movement Sleep: Regulation and Function pp. 8-20
    Könyvrészlet/Könyvfejezet (Könyvrészlet)/Tudományos[26588271] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26588271, Kapcsolat: 26588271
  27. Kirov Roumen. Nightmares as predictors of psychiatric disorders in adolescence. (2011) Curr Trends Neurol 5 1-12
    Folyóiratcikk/Tudományos[25253112] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 25253112, Kapcsolat: 25253112
  28. Lau T et al. Interaction between connectivity and oscillatory currents in a heterogeneous neuronal network. (2011) PHYSICAL REVIEW E - STATISTICAL, NONLINEAR AND SOFT MATTER PHYSICS (2001-2015) 1539-3755 1550-2376 2470-0053 2470-0045 83 5
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[21969539] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 21969539, Kapcsolat: 21932202
  29. Lau Troy. From structure to dynamics and back: The interplay between topology and activity in brain networks. (2011)
    Disszertáció/PhD (Disszertáció)/Tudományos[25253085] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 25253085, Kapcsolat: 25253085
  30. Brade Julian. Elektrophysiologische u nd kognitive Auswirkungen von T heta (5 Hz) transkranieller Gleichstromstimulation im REM - Schlaf. (2011)
    Disszertáció/Külföldi fokozat (nem PhD) (Disszertáció)/Tudományos[25253083] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 25253083, Kapcsolat: 25253083
  31. Pace-Schott E et al. Age-related changes in the cognitive function of sleep. (2011)
    Könyv[21980787] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21980787, Kapcsolat: 21980787
  32. Pace-Schott E.F. et al. Age-related changes in the cognitive function of sleep. (2011) Megjelent: Progress in Brain Research pp. 75-89
    Könyvrészlet/Könyvfejezet (Könyvrészlet)/Tudományos[31844827] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31844827, Kapcsolat: 29812343
  33. Jacobs J et al. Direct brain recordings fuel advances in cognitive electrophysiology. (2010) TRENDS IN COGNITIVE SCIENCES 1364-6613 1879-307X 14 4 162-171
    Folyóiratcikk/Összefoglaló cikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24521344] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 24521344, Kapcsolat: 21932203
Weiss B et al. Spatio-temporal analysis of monofractal and multifractal properties of the human sleep EEG. (2009) JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS 0165-0270 185 1 116-124, 1270290
Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[1270290]
  1. Mateos Diego M. et al. Using time causal quantifiers to characterize sleep stages. (2021) CHAOS SOLITONS & FRACTALS 0960-0779 146
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[32051822] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 32051822, Kapcsolat: 30125040
  2. Paulo R F. UMA NOTA SOBRE OSCILAÇÕES, AUTO-SIMILARIDADE E MULTIFRACTALIDADE NA ATIVIDADE CEREBRAL HUMANA A note on oscillations, self-similarity and multifractality in human brain activity. (2020)
    Egyéb/Csak repozitóriumban hozzáférhető közlemény (Egyéb)/Tudományos[31359002] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31359002, Kapcsolat: 29047368
  3. Khoshnoud S. et al. Source-based multifractal detrended fluctuation analysis for discrimination of ADHD children in a time reproduction paradigm. (2020) Megjelent: 13th International Conference on Biomedical Electronics and Devices, BIODEVICES 2020 - Part of 13th International Joint Confere... pp. 38-48
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[31295731] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 31295731, Kapcsolat: 29557927
  4. Moser Julia et al. Evaluating Complexity of Fetal MEG Signals: A Comparison of Different Metrics and Their Applicability. (2019) FRONTIERS IN SYSTEMS NEUROSCIENCE 1662-5137 13
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[30744903] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 30744903, Kapcsolat: 28236765
  5. Rosales-Lagarde Alejandra et al. The Color of Noise and Weak Stationarity at the NREM to REM Sleep Transition in Mild Cognitive Impaired Subjects. (2018) FRONTIERS IN PSYCHOLOGY 1664-1078 9
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[27590396] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27590396, Kapcsolat: 27590090
  6. Belakhdar I et al. Single-channel-based automatic drowsiness detection architecture with a reduced number of EEG features. (2018) MICROPROCESSORS AND MICROSYSTEMS 0141-9331 58 13-23
    Folyóiratcikk/Tudományos[27440561] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27440561, Kapcsolat: 27440561
  7. La Rocca Dania et al. Self-similarity and multifractality in human brain activity: A wavelet-based analysis of scale-free brain dynamics. (2018) JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS 0165-0270 309 175-187
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[30387722] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 30387722, Kapcsolat: 27911500
  8. Ma Y et al. Nonlinear dynamical analysis of sleep electroencephalography using fractal and entropy approaches. (2018) SLEEP MEDICINE REVIEWS 1087-0792 37 85-93
    Folyóiratcikk/Összefoglaló cikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[27460566] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27460566, Kapcsolat: 27460566
  9. Kalauzi A et al. New complexity measures reveal that topographic loops of human alpha phase potentials are more complex in drowsy than in wake. (2018) MEDICAL AND BIOLOGICAL ENGINEERING AND COMPUTING 0140-0118 56 6 967-978
    Folyóiratcikk/Tudományos[27440562] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27440562, Kapcsolat: 27440562
  10. Khoshnoud Shiva et al. Functional brain dynamic analysis of ADHD and control children using nonlinear dynamical features of EEG signals. (2018) JOURNAL OF INTEGRATIVE NEUROSCIENCE 0219-6352 17 1 17-30
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[27334744] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27334744, Kapcsolat: 27334744
  11. Yu Liu et al. Deep Identity Confusion for Automatic Sleep Staging Based on Single-Channel EEG. (2018) Megjelent: PROCEEDINGS 14th International Conference on Mobile Ad-hoc and Sensor Networks pp. 134-139
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)/Tudományos[30688092] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 30688092, Kapcsolat: 28178431
  12. Liu Y. et al. Deep Identity Confusion for Automatic Sleep Staging Based on Single-Channel EEG. (2018) Megjelent: Nincs cím pp. 134-139
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[30881233] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 30881233, Kapcsolat: 28395319
  13. Croce Pierpaolo et al. Circadian Rhythms in Fractal Features of EEG Signals. (2018) FRONTIERS IN PHYSIOLOGY 1664-042X 9
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[30471303] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 30471303, Kapcsolat: 27911499
  14. Das Lakhmi. Impact of Hurst parameter value in self-similarity behaviour of network traffic. (2017) IJRCCT 2278-5841 5 12 631-633
    Folyóiratcikk/Tudományos[26421816] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26421816, Kapcsolat: 26421816
  15. Rakshit Arnab et al. Fractal analysis of EEG signals for studying the effect of cognitive stress on brain. (2017) INTERNATIONAL JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING AND TECHNOLOGY (IJBET) 1752-6418 25 2-4 336-369
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[27095657] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 27095657, Kapcsolat: 27095657
  16. Tosun PD et al. Characterisation of the effects of sleep deprivation on the electroencephalogram using Permutation Lempel-Ziv complexity, a non-linear analysis tool. (2017) ENTROPY 1099-4300 19 12
    Folyóiratcikk/Tudományos[27178992] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 27178992, Kapcsolat: 27178992
  17. Chua Julian JC et al. Activity identification and classification in wheelchair rugby using fractal dimensions. (2017) SPORTS ENGINEERING 1369-7072 1460-2687 20 1 1-15
    Folyóiratcikk/Tudományos[26421685] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26421685, Kapcsolat: 26421685
  18. Boostani Reza et al. A comparative review on sleep stage classification methods in patients and healthy individuals. (2017) COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE 0169-2607 1872-7565 140 77-91
    Folyóiratcikk/Összefoglaló cikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[26559988] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 26559988, Kapcsolat: 26421815
  19. Lopes Renaud. Tenets, Methods, and Applications of Multifractal Analysis in Neurosciences. (2016) Megjelent: The Fractal Geometry of the Brain pp. 65-79
    Könyvrészlet/Tudományos[26421682] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26421682, Kapcsolat: 26421682
  20. Raiesdana Somayeh. Quantifying the dynamic of OSA brain using multifractal formalism: A novel measure for sleep fragmentation. (2016) TECHNOLOGY AND HEALTH CARE 0928-7329 1878-7401 Preprint Preprint 1-20
    Folyóiratcikk/Tudományos[26421903] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26421903, Kapcsolat: 26421684
  21. Karperien Audrey. Morphology and Fractal-Based Classifications of Neurons and Microglia. (2016) Megjelent: The Fractal Geometry of the Brain pp. 91-108
    Könyvrészlet/Tudományos[26421681] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26421681, Kapcsolat: 26421681
  22. Kalauzi A et al. Topographic distribution of EEG alpha attractor correlation dimension values in wake and drowsy states in humans. (2015) INTERNATIONAL JOURNAL OF PSYCHOPHYSIOLOGY 0167-8760 1872-7697 95 3 278-291
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24578893] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24578893, Kapcsolat: 24578893
  23. Zhang Yanli et al. Multifractal Analysis and Relevance Vector Machine-Based Automatic Seizure Detection in Intracranial EEG. (2015) INTERNATIONAL JOURNAL OF NEURAL SYSTEMS 0129-0657 25 6
    Folyóiratcikk/Tudományos[24984769] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24984769, Kapcsolat: 24984769
  24. Lajnef Tarek et al. Learning machines and sleeping brains: Automatic sleep stage classification using decision-tree multi-class support vector machines. (2015) JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS 0165-0270 250 94-105
    Folyóiratcikk/Tudományos[25039880] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 25039880, Kapcsolat: 24984770
  25. Ciuciu Philippe. La convergence de l'activité neurale vers des attracteurs multifractals localisés prédit la capacité d'apprentissage. (2015) Megjelent: GRETSI pp. 1-4
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)/Tudományos[26421667] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26421667, Kapcsolat: 26421667
  26. Fetterhoff D et al. Distinguishing cognitive state with multifractal complexity of hippocampal interspike interval sequences. (2015) FRONTIERS IN SYSTEMS NEUROSCIENCE 1662-5137 9
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[25127233] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 25127233, Kapcsolat: 26255632
  27. Fan Chunling et al. Characteristics Analysis of Nonstationary Signals Based on Multifractal Detrended Fluctuation Analysis Method. (2015) Megjelent: Proceedings of the 2015 27th Chinese Control and Decision Conference (CCDC) pp. 1614-1618
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[25912863] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 25912863, Kapcsolat: 25912863
  28. Gould A Lawrence. Neurotoxicity. (2014) Megjelent: Statistical Methods for Evaluating Safety in Medical Product Development pp. 271-292
    Könyvrészlet/Könyvfejezet (Könyvrészlet)/Tudományos[25253136] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 25253136, Kapcsolat: 25253136
  29. Dutta Srimonti et al. Multifractal parameters as an indication of different physiological and pathological states of the human brain. (2014) PHYSICA A - STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS 0378-4371 396 155-163
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24722017] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 24722017, Kapcsolat: 23541325
  30. Nicolas Zilber. ERF and scale-free analyses of source-reconstructed MEG brain signals during a multisensory learning paradigm. (2014)
    Disszertáció/PhD (Disszertáció)/Tudományos[25252750] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 25252750, Kapcsolat: 25252750
  31. Stephen Safford Wolfson. EEG Complexity Analysis of ASD Risk. (2014)
    Disszertáció/PhD (Disszertáció)/Tudományos[31630098] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31630098, Kapcsolat: 29489122
  32. Mustafa M et al. Statistical analysis of balanced brain and IQ applications. (2013) Megjelent: System Engineering and Technology (ICSET), 2013 IEEE 3rd International Conference on pp. 157-161
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)/Tudományos[23555881] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23555881, Kapcsolat: 23555881
  33. Zilber N et al. Learning-induced modulation of scale-free properties of brain activity measured with MEG. (2013) Megjelent: 2013 IEEE 10th International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, ISBI 2013 pp. 998-1001
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24082303] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24082303, Kapcsolat: 24082303
  34. Lim JH et al. Detrended fluctuation analysis and Kolmogorov-Sinai entropy of electroencephalogram signals. (2013) PHYSICS LETTERS A 0375-9601 377 38 2542-2545
    Folyóiratcikk[23338562] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23338562, Kapcsolat: 23338562
  35. Hamida ST-B et al. Computer based sleep staging: Challenges for the future. (2013) Megjelent: 2013 7th IEEE GCC Conference and Exhibition, GCC 2013 pp. 280-285
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23715926] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23715926, Kapcsolat: 23715926
  36. Chua Julian. A novel approach to identify and quantify activity and performance in wheelchair rugby. (2013)
    Disszertáció/PhD (Disszertáció)/Tudományos[26421584] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26421584, Kapcsolat: 26421584
  37. Di Ieva Antonio et al. Analysis of Intracranial Pressure: Past, Present, and Future. (2013) NEUROSCIENTIST 1073-8584 1089-4098 19 6 592-603
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24220829] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24220829, Kapcsolat: 25252649
  38. Zoughi Toktam et al. A wavelet-based estimating depth of anesthesia. (2012) ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE 0952-1976 25 8 1710-1722
    Folyóiratcikk[22698828] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22698828, Kapcsolat: 22698828
  39. Sunitha R et al. Understanding the neural mechanism of sleep using wavelets and multifractal techniques. (2011) Megjelent: 2011 - International Conference on Signal Processing, Communication, Computing and Networking Technologies, ICSCCN-2011 pp. 336-341
    Egyéb konferenciaközlemény[21640174] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21640174, Kapcsolat: 21640174
  40. Chang C -T et al. Fractal analysis of motor imagery recognition in the BCI research. (2011) Megjelent: Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[21902506] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21902506, Kapcsolat: 21902506
  41. Chua J.J.C. et al. Wheelchair rugby: Fast activity and performance analysis. (2010) Megjelent: Procedia Engineering pp. 3077-3082
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[30881235] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 30881235, Kapcsolat: 28395320
  42. Chua Julian J et al. Wheelchair rugby: fast activity and performance analysis: The Engineering of Sport 8 - Engineering Emotion. (2010) PROCEDIA ENGINEERING 1877-7058 2 2 3077-3082
    Folyóiratcikk/Konferenciaközlemény (Folyóiratcikk)/Tudományos[21068352] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21068352, Kapcsolat: 21068352
  43. Asif Hasa. Fractal fluctuations in the cardiovascular dynamical system : from the autonomic control to the central nervous system influence. (2010)
    Disszertáció/PhD (Disszertáció)/Tudományos[22867062] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22867062, Kapcsolat: 22867062
  44. Van De et al. EEG microstate sequences in healthy humans at rest reveal scale-free dynamics. (2010) PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA 0027-8424 1091-6490 107 42 18179-18184
    Folyóiratcikk[21112932] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21112932, Kapcsolat: 21112932
  45. Buard B. Contribution à la compréhension des signaux de fluxmétrie laser Doppler: traitement des signaux et interprétations physiologiques. (2010)
    Disszertáció/PhD (Disszertáció)/Tudományos[21501821] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21501821, Kapcsolat: 21501821
  46. Demitre Serletis. A Complexity Analysis of Noise-Like Activity in the Nervous System and its Application to Brain State Classification and Identification in Epilepsy. (2010)
    Disszertáció/PhD (Disszertáció)/Tudományos[22867013] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22867013, Kapcsolat: 22867013
Weiss B et al. Comparison of fractal and power spectral EEG features: Effects of topography and sleep stages. (2011) BRAIN RESEARCH BULLETIN 0361-9230 1873-2747 84 6 359-375, 1460460
Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[1460460]
  1. Zhang J. et al. Competition convolutional neural network for sleep stage classification. (2021) BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND CONTROL 1746-8094 64
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[31825406] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 31825406, Kapcsolat: 29790607
  2. Zimmern Vincent. Why Brain Criticality Is Clinically Relevant: A Scoping Review. (2020) FRONTIERS IN NEURAL CIRCUITS 1662-5110 1662-5110 14
    Folyóiratcikk/Összefoglaló cikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[31685865] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 31685865, Kapcsolat: 29557943
  3. Khoshnoud S. et al. Source-based multifractal detrended fluctuation analysis for discrimination of ADHD children in a time reproduction paradigm. (2020) Megjelent: 13th International Conference on Biomedical Electronics and Devices, BIODEVICES 2020 - Part of 13th International Joint Confere... pp. 38-48
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[31295731] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 31295731, Kapcsolat: 29557945
  4. Mohammad Mahdi Moradi et al. Adaptive neuro-fuzzy method for sleep stages detection by PPG signal. (2020) JOURNAL OF ADVANCED PHARMACY EDUCATION & RESEARCH (JAPER) 2249-3379 10 S1 69-75
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[31605926] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31605926, Kapcsolat: 29460089
  5. Marino M. et al. Neuronal dynamics enable the functional differentiation of resting state networks in the human brain. (2019) HUMAN BRAIN MAPPING 1065-9471 1097-0193 40 5 1445-1457
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[30881224] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 30881224, Kapcsolat: 28395308
  6. Fuxian Xu et al. A Review of Automatic Sleep Staging. (2019) BIOPHYSICS 2330-1686 2330-1694 7 3 34-48
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[30804874] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 30804874, Kapcsolat: 28306200
  7. Chen Xiaoyan et al. Analyzing Complexity and Fractality of Glucose Dynamics in a Pregnant Woman with Type 2 Diabetes under Treatment. (2019) INTERNATIONAL JOURNAL OF BIOLOGICAL SCIENCES 1449-2288 15 11 2373-2380
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[30943191] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 30943191, Kapcsolat: 29399194
  8. Rosales-Lagarde Alejandra et al. The Color of Noise and Weak Stationarity at the NREM to REM Sleep Transition in Mild Cognitive Impaired Subjects. (2018) FRONTIERS IN PSYCHOLOGY 1664-1078 9
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[27590396] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27590396, Kapcsolat: 27590396
  9. Ma Y et al. Nonlinear dynamical analysis of sleep electroencephalography using fractal and entropy approaches. (2018) SLEEP MEDICINE REVIEWS 1087-0792 37 85-93
    Folyóiratcikk/Összefoglaló cikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[27460566] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27460566, Kapcsolat: 27460545
  10. Kalauzi A et al. New complexity measures reveal that topographic loops of human alpha phase potentials are more complex in drowsy than in wake. (2018) MEDICAL AND BIOLOGICAL ENGINEERING AND COMPUTING 0140-0118 56 6 967-978
    Folyóiratcikk/Tudományos[27440562] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27440562, Kapcsolat: 27440546
  11. Zhang J et al. Complex-valued unsupervised convolutional neural networks for sleep stage classification. (2018) COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE 0169-2607 1872-7565 164 181-191
    Folyóiratcikk/Tudományos[27621425] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27621425, Kapcsolat: 27621425
  12. Croce Pierpaolo et al. Circadian Rhythms in Fractal Features of EEG Signals. (2018) FRONTIERS IN PHYSIOLOGY 1664-042X 9
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[30471303] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 30471303, Kapcsolat: 27960206
  13. Yang Yang et al. A Study on Automatic Sleep Stage Classification Based on CNN-LSTM. (2018) Megjelent: PROCEEDINGS OF THE 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON CROWD SCIENCE AND ENGINEERING (ICCSE 2018)
    Könyvrészlet/Tudományos[30514881] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 30514881, Kapcsolat: 27960201
  14. Dimitriadis Stavros I et al. A novel, fast and efficient single-sensor automatic sleep-stage classification based on complementary cross-frequency coupling estimates. (2018) CLINICAL NEUROPHYSIOLOGY 1388-2457 129 4 815-828
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[27335053] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27335053, Kapcsolat: 27335053
  15. Wessam Al-salman et al. An efficient approach for EEG sleep spindles detection based on fractal dimension coupled with time frequency image. (2018) BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND CONTROL 1746-8094 41 210-221
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[27044955] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27044955, Kapcsolat: 27044955
  16. Rodríguez-Sotelo J L et al. Sleep Stages Clustering Using Time and Spectral Features of EEG Signals. (2017) Megjelent: Natural and Artificial Computation for Biomedicine and Neuroscience pp. 444-455
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[26649451] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26649451, Kapcsolat: 26649451
  17. Zhang J et al. A New Method for Automatic Sleep Stage Classification. (2017) IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL CIRCUITS AND SYSTEMS 1932-4545 11 5 1097-1110
    Folyóiratcikk/Tudományos[27178952] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 27178952, Kapcsolat: 27178952
  18. Aboalayon Khald Ali et al. Sleep Stage Classification Using EEG Signal Analysis: A Comprehensive Survey and New Investigation. (2016) ENTROPY 1099-4300 18 9
    Folyóiratcikk/Összefoglaló cikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[26151530] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26151530, Kapcsolat: 26151530
  19. Raiesdana Somayeh. Quantifying the dynamic of OSA brain using multifractal formalism: A novel measure for sleep fragmentation. (2016) TECHNOLOGY AND HEALTH CARE 0928-7329 1878-7401 Preprint Preprint 1-20
    Folyóiratcikk/Tudományos[26421903] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26421903, Kapcsolat: 26421903
2021-08-03 09:01