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Resultados de meditação EEG

Resumo

  • Houve problemas com a qualidade dos dados devido a diferentes montagens e etapas de pré-processamento, aumentando a variabilidade.
  • A classificação do aprendizado de máquina foi muito precisa de 97% na discriminação de pré-meditação e meditação final, indicando uma diferença entre os co-espectros de EEG para essas condições.
  • Havia uma relação entre o tempo de meditação e a probabilidade de classificação da meditação final, com D2S2 mais rápido em induzir o estado de meditação final do que D3S2.
  • Havia diferenças nas faixas de força do EEG, com cada técnica de meditação induzindo diferentes padrões de mudanças nas faixas de força.

Resumo

  • Havia diferenças nas faixas de força do EEG, com cada técnica de meditação induzindo diferentes padrões de mudanças nas faixas de força.
    • Sem filtragem
    • Passa-banda de 0.1-60 Hz
    • Passa-banda de 0.5-80 Hz; havia 3 tipos diferentes de filtragem aplicados anteriormente
  • A classificação do aprendizado de máquina foi muito precisa de 97% na discriminação de pré-meditação e meditação final, indicando uma diferença entre os co-espectros de EEG para essas condições.
  • Havia uma relação entre o tempo de meditação e a probabilidade de classificação da meditação final, com D2S2 mais rápido em induzir o estado de meditação final do que D3S2.
  • Havia diferenças nas faixas de força do EEG, com cada técnica de meditação induzindo diferentes padrões de mudanças nas faixas de força.
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