Journal of Neural Engineering - Czasopismo - MOST Wiedzy

Twoje konto

zaloguj

Wyszukiwarka

Journal of Neural Engineering

ISSN:

1741-2560

eISSN:

1741-2552

Dyscypliny:

  • informatyka techniczna i telekomunikacja (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • inżynieria biomedyczna (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • inżynieria materiałowa (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • biologia medyczna (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
  • nauki farmaceutyczne (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
  • nauki medyczne (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
  • biotechnologia (Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych)
  • nauki biologiczne (Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych)

Punkty Ministerialne: Pomoc

Punkty Ministerialne - aktualny rok
Rok Punkty Lista
Rok 2024 140 Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024
Punkty Ministerialne - lata ubiegłe
Rok Punkty Lista
2024 140 Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024
2023 140 Lista ministerialna czasopism punktowanych 2023
2022 140 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)
2021 140 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)
2020 140 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)
2019 140 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)
2018 35 A
2017 35 A
2016 35 A
2015 35 A
2014 35 A
2013 35 A
2012 25 A
2011 25 A
2010 32 A

Model czasopisma:

Hybrydowe

Punkty CiteScore:

Punkty CiteScore - aktualny rok
Rok Punkty
Rok 2023 7.8
Punkty CiteScore - lata ubiegłe
Rok Punkty
2023 7.8
2022 7.5
2021 8.4
2020 7.7
2019 7.6
2018 6.9
2017 6.9
2016 7.2
2015 7.4
2014 7.8
2013 7.1
2012 6.4
2011 5.1

Impact Factor:

Zaloguj się aby zobaczyć Współczynnik Impact Factor dla tego czasopisma

Sherpa Romeo:

https://v2.sherpa.ac.uk/id/publication/11322

Prace opublikowane w tym czasopiśmie

Filtry

wszystkich: 2

  • Kategoria
  • Rok
  • Opcje

wyczyść Filtry wybranego katalogu niedostępne

Katalog Czasopism

Rok 2023
  • Rating by detection: an artifact detection protocol for rating EEG quality with average event duration
    Publikacja
    • D. Węsierski
    • M. R. Rufuie
    • O. Milczarek
    • W. Ziembla
    • P. Ogniewski
    • A. Kołodziejak
    • P. Niedbalski

    - Journal of Neural Engineering - Rok 2023

    Quantitative evaluation protocols are critical for the development of algorithms that remove artifacts from real EEG optimally. However, visually inspecting the real EEG to select the top-performing artifact removal pipeline is infeasible while hand-crafted EEG data allow assessing artifact removal configurations only in a simulated environment. This study proposes a novel, principled approach for quantitatively evaluating algorithmically...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

Rok 2017
  • Behavioral state classification in epileptic brain using intracranial electrophysiology
    Publikacja
    • V. Kremen
    • J. J. Duque
    • B. Brinkmann
    • B. M. Berry
    • M. T. Kucewicz
    • F. Khadjevand
    • J. Van Gompel
    • M. Stead
    • E. K. ST.Louis
    • G. A. Worrell

    - Journal of Neural Engineering - Rok 2017

    OBJECTIVE: Automated behavioral state classification can benefit next generation implantable epilepsy devices. In this study we explored the feasibility of automated awake (AW) and slow wave sleep (SWS) classification using wide bandwidth intracranial EEG (iEEG) in patients undergoing evaluation for epilepsy surgery. APPROACH: Data from seven patients (age [Formula: see text], 4 women) who underwent intracranial depth electrode...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

wyświetlono 624 razy