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Ergebnisse für “Depression”
Forschung

<p>TF-MCL: Zeit‑Frequenz‑Fusion steigert EEG‑Depressionsdiagnose</p> <p>In den letzten Jahren hat die Forschung verstärkt auf überwachte Verfahren zur Erkennung von Major Depressive Disorder (MDD) mittels EEG gesetzt. Das Etikettieren der Daten bleibt jedoch ein großes Hindernis. Selbstüberwachtes kontrastives Lernen bietet hier einen vielversprechenden Ansatz, weil es nicht auf umfangreiche Labels angewiesen ist. Bisherige kontrastive Modelle berücksichtigen jedoch die zeit‑frequenzielle Struktur von EEG‑S
arXiv – cs.LG
Forschung

<p>Ein neues, vollständig end‑to‑End‑quandulationales Netzwerk namens QuanvNeXt wurde entwickelt, um Depressionen anhand von EEG‑Messungen zuverlässig zu diagnostizieren.</p> <p>QuanvNeXt nutzt ein innovatives Cross‑Residual‑Block‑Design, das die Homogenität von Merkmalen reduziert und gleichzeitig die Beziehungen zwischen unterschiedlichen Merkmalen stärkt, ohne die Parameterzahl unnötig zu erhöhen. In Tests auf zwei öffentlich verfügbaren Datensätzen erzielte das Modell eine durchschnittliche Genauigkeit

arXiv – cs.LG