Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84880
Название: | Multimodal convolutional transformer (mct-dd): depression diagnosis through joint task analysis |
Авторы: | Firoz, N. Berestneva, Olga Grigorievna Aksenov, Sergey Vladimirovich |
Ключевые слова: | genetics; transformers; EEG; Deep Learning |
Дата публикации: | 2024 |
Издатель: | Томский политехнический университет |
Библиографическое описание: | Firoz, N. Multimodal convolutional transformer (mct-dd): depression diagnosis through joint task analysis / Firoz N., Beresteneva O. G., Aksyonov S. V. // Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XXI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15-18 апреля 2024 г., Томск. — Томск : Изд-во ТПУ, 2024. — С. 47-51. |
Аннотация: | A new deep learning method, Multimodal Convolutional Transformer, analyzes EEG and genetic data to diagnose MDD. This approach achieved high accuracy (97.16%) and surpasses other methods for early MDD detection, potentially aiding healthcare professionals |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84880 |
Располагается в коллекциях: | Материалы конференций |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
conference_tpu-2024-C04_p47-51.pdf | 309,43 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons