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 РазмерФормат 
conference_tpu-2024-C04_p47-51.pdf309,43 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons Creative Commons