Depression Detection Based on Geometrical Features Extracted from SODP Shape of EEG Signals and Binary PSO
Notice bibliographique
Résumé
Late detection of depression is having detrimental consequences including suicide thus there is a serious need for an accurate computer-aided system for early diagnosis of depression. In this research, we suggested a novel strategy for the diagnosis of depression based on several geometric features derived from the Electroencephalography (EEG) signal shape of the second-order differential plot (SODP). First, various geometrical features of normal and depression EEG signals were derived from SODP including standard descriptors, a summation of the angles between consecutive vectors, a summation of distances to coordinate, a summation of the triangle area using three successive points, a summation of the shortest distance from each point relative to the 45-degree line, a summation of the centroids to centroid distance of successive triangles, central tendency measure and summation of successive vector lengths. Second, Binary Particle Swarm Optimization was utilized for the selection of suitable features. At last, the features were fed to support vector machine and k-nearest neighbor (KNN) classifiers for the identification of normal and depressed signals. The performance of the proposed framework was evaluated by the recorded bipolar EEG signals from 22 normal and 22 depressed subjects. The results provide an average classification accuracy of 98.79% with the KNN classifier using city-block distance in a ten-fold cross-validation strategy. The proposed system is accurate and can be used for the early diagnosis of depression. We showed that the proposed geometrical features are better than extracted features in the time, frequency, time-frequency domains as it helps in visual inspection and provide up to 17.56% improvement in classification accuracy in contrast to those features.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».