A Hybrid Neural Network for Electroencephalogram (EEG)-based Screening of Depression
Notice bibliographique
Résumé
Technological development is considered one of the major parts of this recent time as it helps to improve people's quality of life and resolve their issues and challenges faced in daily life.In recent times a happy life has been considered one of the major requirements for people as most people live under stress and face several mental disorders like depression, anxiety and loneliness.In the metal disorder space, depression is a major and common disease in recent society.According to the World Health Organization (WHO), it is estimated that 5% of adults suffer from depression.Diagnosis of depression has several challenges like time consuming patient counselling, over-dependence on doctors and accuracy of diagnosis.To resolve these diagnosis issues, computer aided system solution is required with the use of machine learning tool.The objective of this research is to develop hybrid deep learning model by using CNN and LSTM.The selected dataset which was used for this study contains a dataset of 945 subjects of mental disorders and healthy control subjects.Three hybrid models were developed and compared with different sets of extracted features.Raw data was pre-processed and applied in hybrid model and at the end model validated with the unknown EEG dataset.The hybrid model with entire features of dataset reported an accuracy of 98.0% and performed superior in comparison with other two models which trained with extracted features by using decision tree classifier.The results show that the developed hybrid CNN and LSTM model is accurate, less complex and useful in detecting mental disorders including depression using EEG signals.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».