Vokaalkõne tuvastamine roti elektroentsefalograafiast, kasutades pika lühiajalise mälu närvivõrku, 3. osa

Masinõppe klassifikaatorid

BiLSTM-i jõudlust võrreldi tavaliste masinõppe klassifikaatoritega: SVM lineaarse tuumaga (SVM_lin), SVM radiaalse põhifunktsiooni tuumaga (SVM_rbf), randomforests (RF), NB ja KNN.

Juhuslik mets on masinõppe algoritm, mida praegu kasutatakse laialdaselt erinevates andmeanalüüsi ja prognoosimise valdkondades. Võrreldes teiste masinõppe algoritmidega on sellel parem töökindlus ja täpsus, vähendades samal ajal tõhusalt ülepaigutamist. Viimastel aastatel on juhuslike metsade rakendusala laienenud ja selle abil saab isegi ennustada teatud inimese mäluvõimeid.

Kognitiivse psühholoogia valdkonnas on mälu väga oluline uurimissuund. Teadlased on otsinud lihtsat ja tõhusat viisi inimese mälu taseme hindamiseks. Viimastel aastatel on juhuslike metsade tekkimine toonud sellesse valdkonda uusi ideid ja meetodeid.

Random Forest saab õpetada mudelit ennustama muutujat, mis võib olla kõik, mida soovite ennustada, sealhulgas mäluvõime. Teadlased saavad sisestada asjakohased tegurid juhuslikku metsamudelisse, et ennustada, kui hästi inimene mälutestis skoori saab. Need tegurid võivad olla sellised tegurid nagu vanus, haridustase, sugu, kaal jne või bioloogilised näitajad, nagu aju struktuur. Uuringute kohaselt on nende tegurite ja inimese mäluvõime vahel teatud seos.

Uuritavatelt suurtes kogustes katseandmeid kogudes ja analüüsides saavad teadlased koostada mudeli, mis ennustab mäluvõimet juhuslikus metsamudelis. Tulemuste ennustamine võib anda väärtuslikku teavet subjekti tulevase jõudluse kohta teatud mälutestis.

Kokkuvõttes annab juhuslik metsaalgoritm teadlastele uue viisi inimese mälutaseme hindamiseks. Tulevikus võib selle rakendamine mängida olulist rolli kognitiivses psühholoogias, neuroteaduses ja muudes valdkondades. Meil on põhjust arvata, et juhuslike metsade ja muude tehnikate kombinatsioon võib anda laiema vaatenurga ja sügavama arusaama inimese ajufunktsiooni uurimisest. On näha, et peame parandama mälu ja Cistanche deserticola võib oluliselt parandada mälu, sest Cistanche deserticola suudab reguleerida ka neurotransmitterite tasakaalu, näiteks tõsta atsetüülkoliini ja kasvufaktorite taset. Need ained on mälu ja õppimise jaoks väga olulised. Lisaks võib liha parandada ka verevoolu ja soodustada hapniku kohaletoimetamist, mis tagab aju piisava toitainete ja energia kättesaamise, parandades seeläbi aju elujõudu ja vastupidavust.

Klõpsake teada, kuidas ajufunktsiooni parandada

SVM [74] eesmärk on määrata optimaalselt eraldatud hüpertasand, maksimeerides marginaali, mis on tugivektorite vaheline kaugus. Kerneli trikki kasutades on SVM võimeline kaardistama funktsiooniruumi madalast kuni suureni; seetõttu saab see tõhusalt teostada lineaarset ja mittelineaarset klassifikatsiooni.

RF [75] toimib, konstrueerides treeningfaasis mitu otsustuspuud ja genereerides lõpliku klassi, mis ühendab iga otsustuspuu tulemused. NB [76, 77] on tõenäosuslik klassifikaator, mis põhineb Bayesi teoreemil ja tingimuslikul tõenäosusel, mis tavaliselt eeldab, et kõik tunnused on üksteisest sõltumatud.

KNN [78] on mitteparameetriline lähenemine, mis klassifitseerib sisendi selle tunnusruumi k-lähimate naabrite enamusklassi alusel. Tavaliselt valitakse k väärtus paaritu arvuna, et vältida seotud klasse.

Ülaltoodud masinõppemudelite koolitamiseks ja hindamiseks kasutati sama 10-CV-d, mis BiLSTM-is. Kõik masinõppe mudelid rakendati Pythonis Scikit-Learni raamatukogu [73] abil.

Statistilised analüüsid

Kõik statistilised analüüsid viidi läbi, kasutades SPSS-i tarkvara (SPSS versioon 20.0, SPSS Inc., Armonk, NY, USA) ja MATLAB tarkvara versiooni 2017b (Mathworks, Inc., MA, USA).

Andmeid analüüsiti parameetrilise statistikaga, kuna kõik uuringu andmed näitasid Shapiro-Wilki testis normaalset jaotust (p > 0,05). TFR-de statistilise olulisuse analüüsimiseks vastavalt erinevatele vokaalistiimulitele kasutati ANOVA-d.
Lisaks viidi läbi korduv ANOVA, et võrrelda iga klassifikaatori toimivust. Seejärel viidi BiLSTM-võrgu ja teiste klassikaliste masinõppe klassifikaatorite vahel läbi paaridevahelised võrdlused, kasutades paaris-t-teste, ning Bonferroni parandus viidi läbi, et kohandada I tüüpi veamäära inflatsiooni.

EEG-vastuste TFR-i võrdlemisel määrati p-väärtuse statistiline olulisus väärtusele 0.01, samas kui BiLSTM-võrgu toimivuse võrdlemisel määrati p-väärtuse olulisuse tasemeks 0,05 ja muud masinõppe klassifikaatorid.

Tulemused

Kuulmis esilekutsutud potentsiaalid vastusena vokaalihelidele

Kokku 19 Sprague-Dawley rotti läbisid epiduraalelektroodi implanteerimise operatsiooni ja allrotid jäid kirurgilise protseduuriga ellu. Selle tulemusena registreeriti 19 isofluraaniga anesteseeritud roti EEG vastused viiele ingliskeelsele vokaalile. Keskmiste AEP lainekujude eraldamiseks keskmistati kõik närvivastused iga stiimuli kohta. Joonisel fig 4 on esitatud kahepoolse AAF-i iga täishäälikuheli keskmised AEP lainekujud.

Nagu oodatud, kutsus iga kategooriline vokaaliheli kahepoolses AAF-is esile erineva neuraalse aktiivsuse, mille tippamplituudid ja latentsusaeg olid erinevad. AEP-de tippamplituud, mis on määratletud kui kõrgeim registreeritud pinge pärast täishäälikute stiimuleid, oli /i/ puhul väikseim (61,74 ㎶ vasakpoolses AAF-is ja 61,27 ㎶ paremas AAF-is), samas kui vastuseks /a/ olid AEP-d suurimad piigi amplituudid (92,12 ㎶ vasakpoolses AAF-is ja 90,18 ㎶ paremas AAF-is).

Tipplatentsus, mis on defineeritud kui kestus stiimuli algusest kuni tipu amplituudini, oli ligikaudu {{0}},39 s kuni 0,5 s, lühim /i/(0). 39 s vasak- ja parempoolses AAF-is) ja pikim /o/-helis (0,51 s vasak- ja parempoolses AAF-is). Nagu on näidatud joonisel fig 4, täheldati sarnaseid AEP lainekujusid vasakust ja paremast AAF-ist.

EEG-signaalide aeg-sagedusanalüüs

Aeg-sagedusanalüüs on võimas meetod mittestatsionaarsete EEG-signaalide analüüsimiseks aja-sageduse tasandil ja seda kasutatakse kvalitatiivse teabe saamiseks EEG klassifitseerimiseks [79, 80]. Seetõttu arvutati iga heli jaoks suure keskmise EEG TFR, et tuvastada vokaalituvastusega seotud muutusi EEG võnkumiste suuruses ja faasis konkreetsetel sagedustel (joonis 5A).

TFR-analüüsi põhjal täheldati suure võimsusega aktiveerimist delta (1–4 Hz), teeta (4–8 Hz) ja alfa (8–12 Hz) sagedusalas vahemikus 0,3–{{8} },6 s stiimuli algusest olenemata kõne helistimulatsioonist.

Lisaks viidi läbi ANOVA test Bonferroni korrektsiooniga, et analüüsida statistiliselt olulisi TFR komponente vastavalt igale vokaalistiimulile.

Seejärel esitati statistiliselt oluliste alade võimsus (p < {0}}.01) F-väärtusega (joonis 5B). Analüüsis oli enamik EEG sagedusribasid vahemikus 0, 2–0, 8 s vastavalt vokaalide stiimulitele oluliselt erinevad.

Lisaks oli osa TFR-ist {{0}},8–1 sekundi jooksul iga stiimuli puhul statistiliselt erinev. Arvestades AEP lainekujusid ja ANOVA testide tulemusi, järeldati, et AEP-d 0,2–0,8 s pärast vokaalistiimulit olid kõige informatiivsemad närvireaktsioonid ja olid seotud vokaaliheli tuvastamisega.

BiLSTM-i võrgustike mudelkoolitus ja hindamine

Joonise 5B tulemuste põhjal valiti EEG andmed, mis filtreeriti ribapääsmega vahemikus 1–6 0 Hz ajaaknaga 0,2–0,8 s. Seejärel kasutati BiLSTM-võrgu sisendina valitud EEG-andmete z-skoore.

BiLSTM-võrkude hindamiseks jagati kõik EEG-andmed igas subjektis 10 korda. Seetõttu saadi testi tulemus koolitatud mudeli voltimisel, ülejäänud voltidega 10-CV skeemi järgi.

Võrgu toimivust hinnati täpsuse, f{{0}}skoori ja Coheni kappastatistika κ abil (joonis 6 ja tabel 1). BiLSTM-võrgu keskmine viie klassi EEG eristustäpsus oli 75,18 ± 7.06% ja f1-skoor oli 0,74 ± 0,08 . Coheni κ oli 0,68 ± 0,09, mida tõlgendati mõõduka kokkuleppena [81].

BiLSTM-võrgu toimivuse üksikasjalikumaks analüüsimiseks joonistati joonisel 7 kujutatud segadusmaatriks. See näitas, et paljud vead olid tingitud /u/ EEG vastuste valesti klassifitseerimisest /a/ ja /e/ kui /o/. Kuid BiLSTM-võrk klassifitseeris enamiku EEG-vastustest enam kui 50% täpsusega, mis on viieklassilise EEG-klassifikatsiooni kõrge täpsus.

BiLSTM võrgu võrdlus teiste masinõppemeetoditega

Et kinnitada BiLSTM-võrkude tõhusust EEG klassifitseerimisel vokaalide helituvastuse jaoks, võrreldi tulemusi teiste tavapäraste masinõppemeetodite tulemustega. Joonisel 6 ja tabelis 1 on näidatud masinõppe klassifikaatorite jõudlus.

RF näitas tavapäraste masinõppe algoritmide seas kõrgeimat klassifikatsiooni täpsust (täpsus: 63,21 ± 7,41%, f1-skoor: 0,62 ± 0.09 ja Coheni algoritm : 0,52 ± 0,1). Statistilises analüüsis ei olnud RF klassifikatsiooni jõudlus oluliselt kõrgem kui SVM_lin ja SVM_rbf, samas kui see näitas kõrgemat jõudlust võrreldes NB ja KNN omadega.

Kui aga tavapäraste masinõppealgoritmide, sealhulgas RF-i, jõudlust võrreldi BiLSTM-iga, oli ilmne, et BiLSTM-võrk oli kõigi uuringus kasutatud mõõdikute puhul parem (p < 0.01).

Segadusmaatriksis ei suuda tavapärased masinõppe algoritmid teatud EEG vastuseid hästi eristada. Eelkõige oli kõigil tavalistel masinõppe algoritmidel raskusi heli /u/ eristamisega. Märgiti, et algoritmid näitasid kalduvust klassifitseerida heli /u/ valesti /a/-ks keskmiselt 30% ajast (25,96% NB-s kuni 36,97% KNN-is), mille tulemuseks on üldise klassifikatsiooni jõudluse langus (joonis 7). .

Arutelu

Selles uuringus eristati roti epiduraalset EEG-vastust viiele kategoorilisele vokaalihelile (/a/, /e/, /i/, /o/ ja/u/), kasutades BiLSTM-i võrku. Epiduraalsete EEG-signaalide viieklassiline klassifikatsioon viidi läbi ühe katsena, mis on teadaolevalt keeruline. Õppejõudluse maksimeerimiseks püüdis see uuring määrata konkreetsed EEG-komponendid, mis võivad olla seotud kõnehelide tuvastamisega roti ajus, ja kasutas neid EEG-komponente sisendfunktsioonidena. Selle tulemusel saavutati BiLSTM-i abil suhteliselt kõrge jõudlus AEP-de klassifitseerimisel viieks erinevaks vokaaliheliks. BiLSTM-võrgu klassifikatsiooni jõudluse võrdlus teiste masinõppe algoritmidega näitas, et BiLSTM-võrk ületas teisi klassikalisi klassifikaatoreid. Need tulemused näitavad, et kõnetuvastusega seotud EEG-komponentidega koolitatud BiLSTM-võrk klassifitseerib AEP-d usaldusväärselt iga kategoorilise vokaaliheli järgi suure täpsusega. Meile teadaolevalt ei ole LSTM-võrke kasutatud EEG-vastuste klassifitseerimisel kuulmisstiimulitele ja see on esimene uuring, milles kasutatakse roti AAF-i EEG-signaalide analüüsimiseks sügavat õppimisalgoritmi.

Praegu on ainult mõned uuringud kasutanud LSTM-i arhitektuuri, et saavutada EEG-põhise klassifikatsiooni tipptasemel tulemusi. LSTM-i arhitektuur sobib EEG-põhiseks klassifitseerimiseks, kuna selle ahelataoline struktuur suudab jäädvustada EEG-andmete ajalise jada [82]. Alguses keskendusid uuringud klassifitseerimistulemuste parandamisele erinevate LSTM-arhitektuuride kaudu; sisendfunktsioonid ekstraheeriti siiski käsitsi, nagu tavaliste masinõppemeetodite puhul [83, 84].

Tsiouris et al. hindas LSTM-i võrguelementide erinevate kombinatsioonide toimivust, et leida kõige tõhusamad LSTM-i arhitektuurid epilepsiahoogude tuvastamiseks, saades seega peaaegu täiuslikud tulemused epilepsiahoogude prognoosimisel (100% tundlikkus ja 99.{3}}% spetsiifilisus) [83]. Kuna LSTM on võimas struktuur järjestikuste andmete töötlemiseks, kasutavad mõned uuringud minimaalse eeltöötlusega sisendfunktsioonidena tooreid EEG-andmeid. Kuna LSTM-võrk õpib funktsioone otse EEG toorandmetest, paranes emotsioonide tuvastamise uuringute tulemuslikkus vähemalt 12% [85] ja ka motoorsete kujutiste klassifitseerimise uuringute tulemused [86], võrreldes teiste traditsiooniliste andmetega. funktsioonide ekstraheerimise tehnikad.

Lisaks kasutati BiLSTM-i arhitektuuri EEG-põhiseks klassifitseerimiseks, kuna see pääseb juurde nii mineviku kui ka tulevaste olekute teabele. Seetõttu, tuvastades EEG-andmetes kajastuvad erinevad ajuseisundid, nagu krambid, uni jne [63–67], ületas BiLSTM-i võrk üldiselt LSTM-i võrku, mis kogub ainult varasemat teavet järjestusest edasisuunas. Sel põhjusel on hiljutises EEG-põhises klassifikatsioonis BiLSTM-võrke kasutanud kõrge jõudlus. Sharma et al. saavutas BiLSTM-i algoritmi ja kõrgema järgu statistika põhjal nelja tüüpi emotsioonide klassifitseerimise täpsuse 82,01% [87]. Lisaks klassifitseerisid BiLSTM-i võrgud edukalt epilepsiatüübid ja unefaasid [88, 89].

Sarnaselt varasematele uuringutele saavutas see uuring BiLSTMnetworksi kasutades suhteliselt häid tulemusi. Pakutud algoritm eristas edukalt EEG vastuseid viiele vokaalihelile, mille täpsus oli kõrge, f{{0}}skoor ja Coheni κ vastavalt 75,18%, 74,43% ja 0,68. Coheni κ väärtus viie klassi klassifikatsioonis on suurem kui enamikes praegustes uuringutes [90]. Nagu on näidatud joonisel 6, andis BiLSTM-meetod kõigi mõõdikute jaoks kõrgeima väärtuse võrreldes teiste masinõppemeetoditega. Lisaks analüüsiti klassifikatsiooni jõudluse statistilise erinevuse kindlaksmääramiseks korduvalt mõõdetud ANOVA tulemusi BiLSTM-i ja teiste klassikaliste masinõppemeetodite vahel, kasutades kõiki temaatilisi väärtusi. Statistilise analüüsi abil tehti kindlaks, et BiLSTM võrgu klassifitseerimise jõudlus oli oluliselt kõrgem kui teistel klassikalistel masinõppemeetoditel (p < 0,01). See tulemus oli kooskõlas ka segadusmaatriksiga. Nagu on näidatud joonisel 7, ennustas BiLSTM-võrk viie täishääliku tõelisi silte hästi, samas kui klassikalised masinõppemeetodid seda ei teinud.

Tavapärase masinõppe klassifikaatori kaudu saadud ennustus oli /u/ heli klassifitseerimisel eriti halb; /u/heli tõlgendati peamiselt valesti kui /a/. Isegi RF, mis näitas parimat jõudlust viie tavapärase masinõppe klassifikaatori hulgas, oli /u/ heli klassifitseerimise määr 34,48%, kusjuures /u/ heli /a/-heliks klassifitseerimise määr oli 33,89%. Nagu on näha jooniselt 4, oli /a/ ja /u/ helide tipu latentsus sarnane, mis on AEP lainekujude üks peamisi omadusi (heli /a/ tipplatentsus: 0.448, tipp). heli latentsus /u/: 0.444). Kui klassifikatsioon viidi läbi minimaalselt eeltöödeldud ühe katsega EEG signaalide põhjal, tundub, et selliseid sarnasusi ei olnud võimalik eristada tavapäraste masinõppe algoritmidega, samas kui BiLSTM-võrk suudaks neid eristada.

Arvestades, et BiLSTM-võrk pääseb samaaegselt juurde kõikidele mineviku- ja tulevastele kontekstidele, saab selle võrgu kaudu õppida rikkalikku teavet. Lisaks, kuigi iga vokaaliheli EEG-vastuste omadusi kajastavad omadused eraldati otse LSTM-kihi edasi- ja tagasisuunast, paranes klassifitseerimise jõudlus. Selles uuringus saame lihtsa BiLSTM-i arhitektuuri abil saada häid klassifitseerimise tulemusi ilma täiendava käsitsi valmistatud funktsioonide ekstraheerimisprotsessita.

ERP-reaktsioonide klassifitseerimine kõnestiimulitele ühes katses on EEG madala SNR-i omaduste tõttu väga keeruline. Kuigi süvaõppemeetodi üks peamisi eeliseid on selle võime õppida kõrgetasemelisi funktsioone ilma põhifunktsioonide eraldamiseta, püüdsime parema jõudluse saavutamiseks valida kõnetuvastusega seotud kõige asjakohasemad EEG-signaalid. Selles uuringus täheldati TFR analüüsides madala sagedusriba, sealhulgas delta-, teeta- ja alfaribade, suure võimsusega aktiveerimisel igale kõneheli stiimulile vastavaid AEP lainekujusid. Laialdaselt on tunnustatud, et neuraalsed võnked alfaribas mängivad olulist rolli kuulmistöötluses. Mazaheri et al. teatas, et alfa-aktiivsuse nõrgenemine on tihedalt seotud kuulmisobjektide diskrimineerimisega [91].

Staruß jt. tõestas, et ajukoore alfa võnkumised on keskne mehhanism müra töötlemise selektiivsel pärssimisel, et parandada kuulmisvalikut sihtsignaalide suhtes [92]. Varem leidsime ka, et alfa-võimsus oli kahepoolsetes ajalistes piirkondades kõrgelt aktiveeritud pärast spetsiifilisi helistiimuleid, mis olid heli tüübi poolest statistiliselt erinevad [48]. Lisaks on delta- ja teetaribad teadaolevalt seotud akustilise teabe segmenteerimise ja tajumõju kujundamisega [93].

Kuigi see uuring põhineb loomkatsete andmetel, täheldati TFR analüüsides sarnaseid kõnega seotud komponente, võrreldes varasemate uuringutega inimestel. Lisaks leiti statistilises analüüsis, et kõik EEG ribad olid olulised. 1 kaitseb stiimuleid ja esindas heli tajumisega seotud EEG komponente. Need tulemused erinesid mõnevõrra varasemate uuringute tulemustest, mis viitab sellele, et heli tajumisega olid seotud ainult konkreetsed EEG-ribad, näiteks alfa-riba. Eeldatakse, et epiduraalse EEG-salvestuse kaudu salvestatakse isegi peened muutused kõigis EEG-ribade tegevustes, kuna see tagab kõrgema SNR-i, vähendades helitugevuse juhtivust ja kõrvaldades artefaktid, mis on omased ekstrakraniaalsetele EEG-salvestustele.

Selles uuringus määrati kõneheli tuvastamisega seotud EEG komponendid rottidel ja AEP komponendid klassifitseeriti BiLSTM võrgu abil edukalt. Sellel uuringul olid siiski mõned piirangud. Esiteks oli kaasatud ainete arv liiga väike, eriti süvaõppe jaoks. Lisaks ei hinnatud selles uuringus iga klassifikaatori toimivust välise valideerimisega, vaid kasutati piiratud valimi suuruse ületamiseks 10-CV-d. Lisaks ei saa me välistada võimalust, et roti kuulmissüsteem reageerib helile pidevalt, kuna selles uuringus kasutati ainult ühte iga vokaali hääldust. Lisaks mõjutasid anesteetilised toimed omandatud EEG vastuseid. Kuigi kasutati minimaalset anesteetikumi annust, on sageduse aeglustumine koos delta võimsuse suurenemisega tüüpiline EEG muutuste leid pärast isofluraani sissehingamist [94]. Seetõttu võivad selles uuringus soovitatud vokaalituvastuse EEG komponendid erineda ärkvel olevatelt rottidelt saadud EEG-signaalidest. Usume siiski, et EEG-signaali kvaliteet on piisavalt hea, kuna EEG registreeriti epiduraalelektroodi implanteerimisega ja see ei olnud liikumisartefaktidega saastunud.

Järeldused

Kokkuvõtteks võib öelda, et see uuring eraldas tähenduslikud närvikomponendid, mis on seotud kategoorilise kõne tajumisega. Lisaks tõestati LSTM-võrkude omaduste põhjal, et BiLSTM-võrk sobib EEG-vastuste klassifitseerimiseks minimaalselt eeltöödeldud AEP-dega. Kuna see uuring on pioneeriuuring loomade andmetega, ei pruugi see olla otse ülekantav muudele praktilistele rakendustele, nagu aju-arvuti liidesed või alternatiivsed kommunikatsioonivahendid inimestele.

Seetõttu on vaja tulevasi uuringuid inimese EEG andmetega, et kontrollida BiLSTM-võrgu tõhusust kuuldava EEG-põhise kõnetuvastuse klassifitseerimisel. Lisaks tuleb see parameetrite optimaalseks häälestamiseks ja funktsioonide eraldamiseks ümber hinnata. Eeldatakse, et see uuring annab uudse lähenemisviisi EEG-signaalide analüüsimiseks ning väärtuslikku teavet kõne tajumise ja tuvastamise mehhanismide kohta ajus.

Viited

1. Wernicke C. Afaasia sümptomite kompleks. In: Cohen RS, Wartofsky MW, toimetajad. Bostoni teadusfilosoofia kollokviumi toimetised 1966/1968. Dordrecht: Springer Holland;1969. lk 34–97.

2. Shi Z, Yan S, Ding Y, Zhou C, Qian S, Wang Z jt. Eesmist kuulmisvälja on vaja täiskasvanud rottide hirmu kujundamise ülesandes heli kategoriseerimiseks. Eesmised neuroosid. 2019; 13: 1374.

3. Liberman AM, Harris KS, Hoffman HS, Griffith BC. Kõnehelide eristamine foneemide piires ja piirides. J Exp Psychol. 1957; 54: 358–368.

4. Johnson K. Akustiline ja kuuldav foneetika. Chichester: Wiley-Blackwell; 2012. aasta.

5. Green PA, Brandley NC, Nowicki S. Kategooriline taju loomade suhtlemisel ja otsuste tegemisel. Behav Ecol. 2020; 31: 859–867.

6. Craik A, He Y, Contreras-Vidal JL. Elektroentsefalogrammi (EEG) klassifitseerimisülesannete sügav õppimine: ülevaade. J Neural Eng. 2019; 16:28.

7. Na¨a¨ta¨nen R, Paavilainen P, Rinne T, Alho K. The mismatch negativity (MMN) in basic research of central audity processing: A Review. Kliiniline neurofüsioloogia. Elsevier; 2007. lk 2544–2590.

8. Garrido MI, Kilner JM, Stephan KE, Friston KJ. Ebakõla negatiivsus: aluseks olevate mehhanismide ülevaade. Kliiniline neurofüsioloogia. Elsevier; 2009. lk 453–463

For more information:1950477648nn@gmail.com