गतिशील दृश्य उत्तेजनाओं (डायनेमिक विजुअल स्टिमुली) के जवाब में मस्तिष्क और चेहरे की मांसपेशियों की गतिविधियों के बीच संबंध का डिकोडिंग
ट्रांग बुई
अद्यतन किया गया
5 अग॰ 2020
गतिशील दृश्य उत्तेजनाओं (डायनेमिक विजुअल स्टिमुली) के जवाब में मस्तिष्क और चेहरे की मांसपेशियों की गतिविधियों के बीच संबंध का डिकोडिंग
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5 अग॰ 2020
गतिशील दृश्य उत्तेजनाओं (डायनेमिक विजुअल स्टिमुली) के जवाब में मस्तिष्क और चेहरे की मांसपेशियों की गतिविधियों के बीच संबंध का डिकोडिंग
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5 अग॰ 2020
सारांश (ABSTRACT)
इस शोध में, पहली बार, हम चेहरे की मांसपेशियों और मस्तिष्क की गतिविधियों के बीच संबंध का विश्लेषण करते हैं जब मनुष्य अलग-अलग गतिशील दृश्य उत्तेजनाएं (visual stimuli) प्राप्त करता है। हम विषयों के सामने अलग-अलग चलते हुए दृश्य उत्तेजनाओं को प्रस्तुत करते हैं और तदनुसार फ्रैक्टल सिद्धांत (fractal theory) का उपयोग करके इलेक्ट्रोमायोग्राफी (EMG) सिग्नल की जटिल संरचना बनाम इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) सिग्नल की जटिल संरचना का विश्लेषण करते हैं। विश्लेषण से प्राप्त परिणामों के आधार पर, अधिक जटिलता के साथ उत्तेजना प्रस्तुत करने से EMG और EEG सिग्नलों की जटिलता में अधिक परिवर्तन होता है। सांख्यिकीय विश्लेषण ने भी विश्लेषण के परिणामों का समर्थन किया और दिखाया कि अधिक जटिलता वाले दृश्य उत्तेजना का EEG और EMG सिग्नलों की जटिलता पर अधिक प्रभाव पड़ता है। इसलिए, हमने इस पत्र में चेहरे की मांसपेशियों और मस्तिष्क की गतिविधियों के बीच संबंध को प्रदर्शित किया है। इस शोध में विश्लेषण की विधि का उपयोग अन्य मानव अंगों की गतिविधियों और मस्तिष्क की गतिविधि के बीच संबंध की जांच करने के लिए भी किया जा सकता है।
सारांश (ABSTRACT)
इस शोध में, पहली बार, हम चेहरे की मांसपेशियों और मस्तिष्क की गतिविधियों के बीच संबंध का विश्लेषण करते हैं जब मनुष्य अलग-अलग गतिशील दृश्य उत्तेजनाएं (visual stimuli) प्राप्त करता है। हम विषयों के सामने अलग-अलग चलते हुए दृश्य उत्तेजनाओं को प्रस्तुत करते हैं और तदनुसार फ्रैक्टल सिद्धांत (fractal theory) का उपयोग करके इलेक्ट्रोमायोग्राफी (EMG) सिग्नल की जटिल संरचना बनाम इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) सिग्नल की जटिल संरचना का विश्लेषण करते हैं। विश्लेषण से प्राप्त परिणामों के आधार पर, अधिक जटिलता के साथ उत्तेजना प्रस्तुत करने से EMG और EEG सिग्नलों की जटिलता में अधिक परिवर्तन होता है। सांख्यिकीय विश्लेषण ने भी विश्लेषण के परिणामों का समर्थन किया और दिखाया कि अधिक जटिलता वाले दृश्य उत्तेजना का EEG और EMG सिग्नलों की जटिलता पर अधिक प्रभाव पड़ता है। इसलिए, हमने इस पत्र में चेहरे की मांसपेशियों और मस्तिष्क की गतिविधियों के बीच संबंध को प्रदर्शित किया है। इस शोध में विश्लेषण की विधि का उपयोग अन्य मानव अंगों की गतिविधियों और मस्तिष्क की गतिविधि के बीच संबंध की जांच करने के लिए भी किया जा सकता है।
सारांश (ABSTRACT)
इस शोध में, पहली बार, हम चेहरे की मांसपेशियों और मस्तिष्क की गतिविधियों के बीच संबंध का विश्लेषण करते हैं जब मनुष्य अलग-अलग गतिशील दृश्य उत्तेजनाएं (visual stimuli) प्राप्त करता है। हम विषयों के सामने अलग-अलग चलते हुए दृश्य उत्तेजनाओं को प्रस्तुत करते हैं और तदनुसार फ्रैक्टल सिद्धांत (fractal theory) का उपयोग करके इलेक्ट्रोमायोग्राफी (EMG) सिग्नल की जटिल संरचना बनाम इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) सिग्नल की जटिल संरचना का विश्लेषण करते हैं। विश्लेषण से प्राप्त परिणामों के आधार पर, अधिक जटिलता के साथ उत्तेजना प्रस्तुत करने से EMG और EEG सिग्नलों की जटिलता में अधिक परिवर्तन होता है। सांख्यिकीय विश्लेषण ने भी विश्लेषण के परिणामों का समर्थन किया और दिखाया कि अधिक जटिलता वाले दृश्य उत्तेजना का EEG और EMG सिग्नलों की जटिलता पर अधिक प्रभाव पड़ता है। इसलिए, हमने इस पत्र में चेहरे की मांसपेशियों और मस्तिष्क की गतिविधियों के बीच संबंध को प्रदर्शित किया है। इस शोध में विश्लेषण की विधि का उपयोग अन्य मानव अंगों की गतिविधियों और मस्तिष्क की गतिविधि के बीच संबंध की जांच करने के लिए भी किया जा सकता है।
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