Portable EEG-based screening of social predispositions in newborns

Informazioni relative al progetto

NeuroSoNew

ID dell’accordo di sovvenzione: 842243

DOI 10.3030/842243

Progetto chiuso

Data della firma CE 23 Luglio 2019

Data di avvio 1 Novembre 2019

Data di completamento 31 Ottobre 2021

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale € 149 945,00

Contributo UE € 149 945,00

Coordinato da

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI TRENTO
Italy

Pubblicazioni

Conference proceedings (4)

Hyperparameter Selection for Reliable EEG Denoising using ASR: A Benchmarking Study

Autori: Velu Prabhakar Kumaravel, Marco Buiatti, Elisabetta Farella
Pubblicato in: IEEE BIBM 2021 (MLESP Workshop), Numero Dec. 10th, 2021, 2021
Editore: IEEE

Using Low-Power, Low-Cost IoT Processors in Clinical Biosignal Research: an In-depth Feasibility Check

Autori: Victor Kartsch, Fiorenzo Artoni, Simone Benatti, Silvestro Micera, Luca Benini
Pubblicato in: 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC),, Numero 20-24 July 2020, 2020, Pagina/e 4008-4011
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/embc44109.2020.9176002

Efficient Artifact Removal from Low-Density Wearable EEG using Artifacts Subspace Reconstruction

Autori: Velu Prabhakar Kumaravel, Victor Kartsch, Simone Benatti, Giorgio Vallortigara, Elisabetta Farella, Marco Buiatti
Pubblicato in: 2021 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), Numero November 1, 2021, 2021, Pagina/e 333-336, ISBN 978-1-7281-1179-7
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/embc46164.2021.9629771

Towards a Domain-Specific Neural Network Approach for EEG Bad Channel Detection

Autori: Velu Prabhakar Kumaravel, Francesco Paissan, Elisabetta Farella
Pubblicato in: The 2021 IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium, Numero December 4, 2021, 2021
Editore: IEEE