Danniel Shazmeer Bin Abdul Hamid

Hybrydowe Ramy Wykrywania Depresji Z Wykorzystaniem Bilstm Danniel Shazmeer Bin Abdul Hamid

Obecnie, ze wzgl?du na stres psychiczny, znaczna cz??c spolecze?stwa dotkni?ta jest depresj?. Przyczyn depresji mo?e byc kilka, zwlaszcza u osób doroslych. Poniewa? inna osoba ma ró?ne objawy, a jej rozpoznanie jest du?ym wyzwaniem. Wi?kszo?c ludzi wstydzi si? zaakceptowac fakt, ?e cierpi na depresj?, podczas gdy inni nie zdaj? sobie sprawy z depresyjnego stanu zdrowia psychicznego. Celem tej pracy jest zaprojektowanie i opracowanie praktycznego narz?dzia lub modelu do diagnozowania depresji. W tej pracy zaprojektowano i zasymulowano hybrydowy system do wykrywania depresji przy u?yciu cech EEG, a cechy twarzy jako cechy biologicznej daj? dokladn? diagnoz?. EEG (Electroencephalogram) jest najbardziej adaptacyjny sposób, który mo?e odzwierciedlac rzeczywisty stan psychiczny w?ród wszystkich sygnalów biologicznych.