Diagnosing anxiety and depression from brain electroencephalogram (EEG) signals - Osvald, Martin (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2024)
Duševné poruchy predstavujú širokú škálu emócií v našej spoločnosti. Tieto psychické stavy významne ovplyvňujú kognitívne, emocionálne a behaviorálne fungovanie jednotlivcov. Bežné duševné poruchy sa vzťahujú na dve hlavné diagnostické kategórie: depresívne poruchy a úzkostné poruchy. Cielom tejto práce je nájsť novú metódu na detekciu či daný pacient trpí úzkosťou alebo depresiou pomocou klasifikácie EEG. V tejto práci používame kombináciu genetických algoritmov a modelov z hlbokého učení.

Mental disorders represent inevitable emotions in our society. These psychological states affect the cognitive, emotional and behavioural functioning of individuals. Common men- tal disorders fall into two main diagnostic categories: depressive disorders and anxiety disorders. The aim of this work is to find a new method for detecting whether a given patient suffers from anxiety or depression using EEG classification. In this work, we use a combination of genetic algorithms and models from deep learning.
Diagnosing anxiety and depression from brain electroencephalogram (EEG) signals
Keywords: EEG; depresia; úzkosť; genetické algoritmy; Strojové učenie; SVM; CNN; Bert; Transformers; EEG; Major Depressive Disorder; Anxiety; genetics algorithm; Machine Learning; SVM; CNN; Bert; Transformers