MARCO HÍBRIDO DE DETECCIÓN DE LA DEPRESIÓN UTILIZANDO BILSTM
Detección y diagnóstico
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Hoy en día, debido al estrés mental, una parte importante de la sociedad está afectada por la depresión. Puede haber varias razones para la depresión, especialmente en los adultos. Como una persona diferente tiene síntomas diferentes, y su identificación es un desafío significativo. La mayoría de las personas sienten vergüenza de aceptar que están sufriendo de depresión, mientras que otras no son conscientes de su salud mental deprimida. El objetivo de este trabajo es diseñar y desarrollar una herramienta práctica o modelo para diagnosticar la depresión. En este trabajo se dise...
Hoy en día, debido al estrés mental, una parte importante de la sociedad está afectada por la depresión. Puede haber varias razones para la depresión, especialmente en los adultos. Como una persona diferente tiene síntomas diferentes, y su identificación es un desafío significativo. La mayoría de las personas sienten vergüenza de aceptar que están sufriendo de depresión, mientras que otras no son conscientes de su salud mental deprimida. El objetivo de este trabajo es diseñar y desarrollar una herramienta práctica o modelo para diagnosticar la depresión. En este trabajo se diseña y simula un sistema híbrido para detectar la depresión utilizando características de EEG, y los rasgos faciales como característica biológica dan un diagnóstico preciso. El EEG (Electroencefalograma) es la forma más adaptable que puede reflejar el estado mental real entre todas las señales biológicas.
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