一个框架，以支持自动化分类和脑电磁波模式的标签

抽象

本文描述了用于在脑电图（EEG）的模式的自动分类，标签和magnetoencephalographic（MEG）数据的框架。我们描述了四个目标最新进展：1）的规则和概念的规范，事件相关电位（ERP）的视觉单词的识别模式拍摄的专业知识;2）执行的在自动数据处理和标记流规则;3）导致的规则细化的数据挖掘技术;4）反复对系统评估和优化步骤。这个过程结合了自上而下，或知识驱动的，自下而上，或方法数据驱动的方法。如这里所示，这些方法是互补的，并可能导致的工具的开发模式分类和标签是稳健和透明的概念研究人员。本申请集中于在平均EEG（ERP）的数据模式。我们还描述努力扩大我们的方法来表示源（解剖）空间MEG数据模式，以及EM模式。这项工作的更广泛的目的是设计一种基于本体的系统支持跨实验室，跨范式，和脑功能数据的跨通道的集成。 Tools developed for this project are implemented in MATLAB and are freely available on request.

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