Electroencephalogram (EEG) and machine learning based classification of depression: unveiling hidden patterns for early detection
Loading...
Date
Authors
Jurkechová, Adriana
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Táto práca sa zaoberá predspracovaním EEG signálov, extrakciou vlastností a klasifikáciou pacientov s depresiou a zdravou kontrolnou skupinou. Na klasifikáciu bolo zväžených a ohodnotených 5 modelov strojového učenia. Získané poznatky potvrdzujú výsledky z predchádzajúcich výskumov a poukazujú na dôležitosť veľkého a diverzného datasetu. Táto práca pracuje s verejne dostupným datasetom.
This work deals with the pre-processing EEG signals, extraction of the features and classifying depressed patients and healthy control group. For classification, 5 different machine learning models were considered and evaluated. Findings confirm results from prior research and show the importance of a large, diverse dataset. This work utilises a public dataset.
This work deals with the pre-processing EEG signals, extraction of the features and classifying depressed patients and healthy control group. For classification, 5 different machine learning models were considered and evaluated. Findings confirm results from prior research and show the importance of a large, diverse dataset. This work utilises a public dataset.
Description
Citation
JURKECHOVÁ, A. Electroencephalogram (EEG) and machine learning based classification of depression: unveiling hidden patterns for early detection [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (předseda)
Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen)
Ing. Vladimír Veselý, Ph.D. (člen)
doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen)
Ing. Tomáš Milet, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-11
Defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení