Supervised Edge Attention Network for Accurate Image Instance Segmentation

2020 ◽  
pp. 617-631
Author(s):  
Xier Chen ◽  
Yanchao Lian ◽  
Licheng Jiao ◽  
Haoran Wang ◽  
YanJie Gao ◽  
...  
Keyword(s):  
Attention Network ◽  
Instance Segmentation

Hard-Boundary Attention Network for Nuclei Instance Segmentation

2021 ◽  
Author(s):  
Yalu Cheng ◽  
Pengchong Qiao ◽  
Hongliang He ◽  
Guoli Song ◽  
Jie Chen
Keyword(s):  
Attention Network ◽  
Instance Segmentation

Instance-level Context Attention Network for Instance Segmentation

2021 ◽  
Author(s):  
Chao Shang ◽  
Hongliang Li ◽  
Fanman Meng ◽  
Heqian Qiu ◽  
Qingbo Wu ◽  
...  
Keyword(s):  
Attention Network ◽  
Instance Segmentation

Neurofeedback-Training bei Kindern mit Aufmerksamkeitsdefizit-/ Hyperaktivitätsstörung (ADHS)

2010 ◽  
Vol 38 (6) ◽  
pp. 409-420 ◽  
Author(s):  
Holger Gevensleben ◽  
Gunther H. Moll ◽  
Hartmut Heinrich
Keyword(s):  
Attention Network Test ◽  
Sich Eine ◽  
Neurofeedback Training ◽  
Attention Network ◽  
Klinische Wirksamkeit

Im Rahmen einer multizentrischen, randomisierten, kontrollierten Studie evaluierten wir die klinische Wirksamkeit eines Neurofeedback-Trainings (NF) bei Kindern mit einer Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) und untersuchten die einem erfolgreichen Training zugrunde liegenden neurophysiologischen Wirkmechanismen. Als Vergleichstraining diente ein computergestütztes Aufmerksamkeitstraining, das dem Setting des Neurofeedback-Trainings in den wesentlichen Anforderungen und Rahmenbedingungen angeglichen war. Auf Verhaltensebene (Eltern- und Lehrerbeurteilung) zeigte sich das NF-Training nach Trainingsende dem Kontrolltraining sowohl hinsichtlich der ADHS-Kernsymptomatik als auch in assoziierten Bereichen überlegen. Für das Hauptzielkriterium (Verbesserung im FBB-HKS Gesamtwert) ergab sich eine mittlere Effektstärke (von 0.6). Sechs Monate nach Trainingsende (follow-up) konnte das gleiche Ergebnismuster gefunden werden. Die Ergebnisse legen somit den Schluss nahe, dass NF einen klinisch wirksamen Therapiebaustein zur Behandlung von Kindern mit ADHS darstellt. Auf neurophysiologischer Ebene (EEG; ereignisbezogene Potentiale, EPs) konnten für die beiden Neurofeedback-Protokolle Theta/Beta-Training und Training langsamer kortikaler Potentiale spezifische Effekte aufgezeigt werden. So war für das Theta/Beta-Training beispielsweise die Abnahme der Theta-Aktivität mit einer Reduzierung der ADHS-Symptomatik assoziiert. Für das SCP-Training wurde u. a. im Attention Network Test eine Erhöhung der kontingenten negativen Variation beobachtet, die die mobilisierten Ressourcen bei Vorbereitungsprozessen widerspiegelt. EEG- und EP-basierte Prädiktorvariablen konnten ermittelt werden. Der vorliegende Artikel bietet einen Gesamtüberblick über die in verschiedenen Publikationen unserer Arbeitsgruppe beschriebenen Ergebnisse der Studie und zeigt zukünftige Fragestellungen auf.

External modulation of the sustained attention network in traumatic brain injury.

2018 ◽  
Vol 32 (5) ◽  
pp. 541-553 ◽  
Author(s):  
Nadine M. Richard ◽  
Charlene O'Connor ◽  
Ayan Dey ◽  
Ian H. Robertson ◽  
Brian Levine
Keyword(s):  
Traumatic Brain Injury ◽  
Brain Injury ◽  
Sustained Attention ◽  
Attention Network ◽  
External Modulation

El Attention Network Test en el estudio de los déficits cognitivos de pacientes con trastorno por déficit de atención

2019 ◽  
Vol 69 (10) ◽  
pp. 423
Author(s):  
Manuel Vázquez Marrufo ◽  
Macarena García-Valdecasas Colell ◽  
Alejandro Galvao Carmona ◽  
Esteban Sarrias Arrabal ◽  
Javier Tirapu Ustárroz
Keyword(s):  
Attention Network Test ◽  
Attention Network

DurIAN: Duration Informed Attention Network for Speech Synthesis

2020 ◽  
Author(s):  
Chengzhu Yu ◽  
Heng Lu ◽  
Na Hu ◽  
Meng Yu ◽  
Chao Weng ◽  
...  
Keyword(s):  
Speech Synthesis ◽  
Attention Network

HCFS3D: Hierarchical coupled feature selection network for 3D semantic and instance segmentation

2021 ◽  
pp. 104129
Author(s):  
Jingang Tan ◽  
Kangru Wang ◽  
Lili Chen ◽  
Guanghui Zhang ◽  
Jiamao Li ◽  
...  
Keyword(s):  
Feature Selection ◽  
Instance Segmentation
Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document