BabyMindReader: a multivariate NIRS-EEG neural decoder to decipher newborns' inital representations of speech prosody

Projektinformationen

BabyMindReader

ID Finanzhilfevereinbarung: 101031716

DOI

10.3030/101031716

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 23 April 2021

Startdatum 1 Januar 2022

Enddatum 22 November 2024

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten

€ 183 473,28

EU-Beitrag

€ 183 473,28

Koordiniert durch

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PADOVA
Italy

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Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (3)

A Within-Subject Multimodal NIRS-EEG Classifier for Infant Data

Autoren: Jessica Gemignani, Judit Gervain
Veröffentlicht in: Sensors, Ausgabe 24, 2024, Seite(n) 4161, ISSN 1424-8220
Herausgeber: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/s24134161

Reproducibility of infant fNIRS studies: a meta-analytic approach

Autoren: Jessica Gemignani, Irene de la Cruz-Pava, Anna Martinez, Caroline Nallet, Alessia Pasquini, Gaia Lucarini, Francesca Cavicchiolo, Judit Gervain
Veröffentlicht in: Neurophotonics, Ausgabe 10, 2024, ISSN 2329-423X
Herausgeber: SPIE
DOI: 10.1117/1.nph.10.2.023518

Brain responses to repetition-based rule-learning do not exhibit sex differences: an aggregated analysis of infant fNIRS studies

Autoren: Jessica Gemignani, Judit Gervain
Veröffentlicht in: Scientific Reports, Ausgabe 14, 2024, ISSN 2045-2322
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-024-53092-2