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Resultados de EEG de meditación

Resumen

  • Hubo problemas con la calidad de los datos debido a diferentes montajes y pasos de preprocesamiento que aumentaron la variabilidad.
  • La clasificación de aprendizaje automático fue muy precisa del 97% en la discriminación previa a la meditación y la meditación final, lo que indica una diferencia entre los espectros de EEG para estas condiciones.
  • Hubo una relación entre el tiempo de meditación y la probabilidad de clasificación de meditación final, con D2S2 más rápido para inducir el estado de meditación final que D3S2.
  • Hubo diferencias en las bandas de potencia del EEG, con cada técnica de meditación induciendo diferentes patrones de cambios en las bandas de potencia.

Resumen

  • Hubo diferencias en las bandas de potencia del EEG, con cada técnica de meditación induciendo diferentes patrones de cambios en las bandas de potencia.
    • Sin filtros
    • Paso de banda de 0.1 a 60 Hz
    • Paso de banda de 0.5 a 80 Hz Se aplicaron previamente 3 tipos diferentes de filtrado
  • La clasificación de aprendizaje automático fue muy precisa del 97% en la discriminación previa a la meditación y la meditación final, lo que indica una diferencia entre los espectros de EEG para estas condiciones.
  • Hubo una relación entre el tiempo de meditación y la probabilidad de clasificación de meditación final, con D2S2 más rápido para inducir el estado de meditación final que D3S2.
  • Hubo diferencias en las bandas de potencia del EEG, con cada técnica de meditación induciendo diferentes patrones de cambios en las bandas de potencia.
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