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Identificación de señales EEG invariantes en el tiempo para la interfaz cerebro-computadora

6 de junio de 2016 actualizado por: National Taiwan University Hospital
Este estudio tiene como objetivo identificar varios componentes variables e invariantes en el tiempo de las señales de EEG utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de señales, como el aprendizaje automático. El objetivo final de los investigadores es desarrollar una interfaz cerebro-computadora universal o personalizada que sea estable durante días o incluso años.

Descripción general del estudio

Estado

Desconocido

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Anticipado)

50

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Ubicaciones de estudio

      • Taipei, Taiwán, 10002
        • Reclutamiento
        • National Taiwan University Hospital
        • Contacto:
          • Tsung-Ren Huang
          • Número de teléfono: 886-2-3366-3104
          • Correo electrónico: trhuang@ntu.edu.tw

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

20 años a 40 años (ADULTO)

Acepta Voluntarios Saludables

Géneros elegibles para el estudio

Todos

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Voluntarios sanos que entienden las instrucciones en mandarín.

Descripción

Criterio de exclusión:

  1. Trastornos severos de la visión que impiden que los voluntarios reconozcan las instrucciones en la pantalla
  2. Trastornos psiquiátricos graves
  3. Trastornos graves del sueño que mantienen despiertos a los voluntarios durante dos horas.
  4. Voluntarios con claustrofobia
  5. Pacientes que se sometieron a un accidente cerebrovascular y cirugía cerebral
  6. Pacientes con enfermedades neuromusculares

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Periodo de tiempo
Componentes invariantes en el tiempo de las señales EEG
Periodo de tiempo: Un mes
Un mes

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Investigadores

  • Investigador principal: Tsung-Ren Huang, National Taiwan University

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio

1 de mayo de 2016

Finalización primaria (ANTICIPADO)

1 de mayo de 2017

Finalización del estudio (ANTICIPADO)

1 de mayo de 2017

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

26 de mayo de 2016

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

26 de mayo de 2016

Publicado por primera vez (ESTIMAR)

1 de junio de 2016

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (ESTIMAR)

8 de junio de 2016

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

6 de junio de 2016

Última verificación

1 de junio de 2016

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • 201604024RIND

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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