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Mobile EEG partnership meet and greet
移动脑电图合作伙伴见面会
基本信息
- 批准号：530769-2018
- 负责人：
- 金额：$ 0.45万
- 依托单位：
- 依托单位国家：加拿大
- 项目类别：Connect Grants Level 2
- 财政年份：2018
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2018-01-01 至 2019-12-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
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项目成果
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Krigolson, Olave其他文献
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Evidence for A Neural System For Learning
神经学习系统的证据
- 批准号：
RGPIN-2016-03943 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 0.45万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
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使用脑电图确定成瘾性疾病和心理健康的生物标志物
- 批准号：
567156-2021 - 财政年份：2021
- 资助金额：
$ 0.45万 - 项目类别：
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Evidence for A Neural System For Learning
神经学习系统的证据
- 批准号：
RGPIN-2016-03943 - 财政年份：2021
- 资助金额：
$ 0.45万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Evidence for A Neural System For Learning
神经学习系统的证据
- 批准号：
RGPIN-2016-03943 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 0.45万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Development and testing of portable EEG event-related brain potential capability
便携式脑电图事件相关脑电位能力的开发和测试
- 批准号：
530889-2018 - 财政年份：2019
- 资助金额：
$ 0.45万 - 项目类别：
Collaborative Research and Development Grants
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更换故障设备：购买新的脑电图系统
- 批准号：
RTI-2020-00028 - 财政年份：2019
- 资助金额：
$ 0.45万 - 项目类别：
Research Tools and Instruments
Evidence for A Neural System For Learning
神经学习系统的证据
- 批准号：
RGPIN-2016-03943 - 财政年份：2019
- 资助金额：
$ 0.45万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Development and testing of portable EEG event-related brain potential capability****
便携式脑电图事件相关脑电位能力的开发和测试****
- 批准号：
530889-2018 - 财政年份：2018
- 资助金额：
$ 0.45万 - 项目类别：
Collaborative Research and Development Grants
Development of a neural brain assessment tool**
神经脑评估工具的开发**
- 批准号：
537385-2018 - 财政年份：2018
- 资助金额：
$ 0.45万 - 项目类别：
Engage Grants Program
Evidence for A Neural System For Learning
神经学习系统的证据
- 批准号：
RGPIN-2016-03943 - 财政年份：2018
- 资助金额：
$ 0.45万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
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- 批准年份：2023
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- 批准年份：2023
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2345898 - 财政年份：2023
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$ 0.45万 - 项目类别：
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MRI：通过经颅电神经调节采集双采集高密度脑电图，用于心理生理学研究。
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2320091 - 财政年份：2023
- 资助金额：
$ 0.45万 - 项目类别：
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评估脑电图作为马拉维热昏迷儿童的诊断和预后生物标志物
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10523296 - 财政年份：2023
- 资助金额：
$ 0.45万 - 项目类别：
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用于普遍获取脑电图的干电极
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10761609 - 财政年份：2023
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- 批准号：
10606187 - 财政年份：2023
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$ 0.45万 - 项目类别：
EEG Biomarkers Derived from Dynamical Network Models Enable Rapid Paths to Accurate Diagnosis and Effective Treatment of Epilepsy
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