Полное описание

Шушарина, Наталья Николаевна. Эффективность сверточных нейронных сетей различной архитектуры для задачи диагностики депрессии по данным ЭЭГ / Н. Н. Шушарина. - DOI 10.18500/0869-6632-003114. - Текст : непосредственный // Прикладная нелинейная динамика : Научно-технический журнал. - 2024. - Том 32, N 4. - С. 492-510. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0869-6632.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.25	004.85
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Искусственный интеллект
Машинное обучение
Нейронные сети

Кл.слова (ненормированные): неинвазивная электроэнцефалограмма -- диагностика депрессии -- глубокое обучение -- сверточные нейронные сети (cnn) -- рекуррентные нейронные сети (rnn)
Аннотация: Цель настоящей работы — сравнительный анализ эффективности использования искусственных нейронных сетей с различными сверточными и рекуррентными архитектурами в задаче диагностики депрессии на основе данных электроэнцефалограмм (ЭЭГ). В качестве объектов исследования выбраны открытые наборы данных и выполнен сбор собственных данных ЭЭГ реальных пациентов с депрессией. Методы. Для решения задачи выявления биомаркеров депрессивного расстройства по данных ЭЭГ использовались сверточные нейронные сети, использующие двумерную или одномерную операцию свертки, а также гибридные модели сверточных и рекуррентных нейронных сетей. Для тестирования разработанных моделей искусственных нейронных сетей были выбраны открытые наборы данных, выполнен эксперимент по сбору собственных данных реальных пациентов с депрессией, а также проведено объединение подготовленных наборов данных. Результатом работы является анализ и сравнение эффективности различных классификаторов на основе моделей сверточных и рекуррентных нейронных сетей. Заключение. Показано, что средняя точность классификации депрессивного расстройства на тестовой выборке с использованием перекрестной проверки составила 0.68. Полученные данные согласуются с известными из литературы результатами, полученными для небольших наборов данных c разбивкой по пациентам. Хотя полученная в данной задаче точность недостаточна для практического применения модели, можно утверждать как о перспективности дальнейших исследований в направлении повышения эффективности модели, так и о необходимости создания достаточно большого репрезентативного набора данных пациентов с депрессией, что является важной научной задачей для дальнейшего построения биофизических моделей депрессивных расстройств.

Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -272752-012137)

Шифр в сводном ЭК: 46f1a1b0ed06473e342cb963bd436f3e

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽