EEG-Based Experiment Design for Major Depressive Disorder: Machine Learning and Psychiatric Diagnosis

طراحی آزمایش مبتنی بر EEG برای اختلال افسردگی اساسی: یادگیری ماشینی و تشخیص روانپزشکی راه حل های یادگیری ماشینی مبتنی بر EEG را برای تشخیص و ارزیابی اثربخشی درمان برای شرایط مختلف معرفی می کند. با ترکیبی منحصربه‌فرد از پیش‌زمینه و دیدگاه‌های عملی برای استفاده از روش‌های خودکار EEG برای بیماری‌های روانی، نحوه طراحی یک آزمایش موفق را شرح می‌دهد و طرح‌های آزمایشی را برای کاربردهای بالینی و رفتاری ارائه می‌کند. علاوه بر این، این کتاب جزئیات پاتوفیزیولوژی چندین بیماری، از جمله افسردگی، اضطراب و صرع، همراه با مدارهای عصبی و گزینه های دقیق برای تشخیص را شرح می دهد.

• نوشته شده برای کمک به طراحی آزمایش های علوم اعصاب با استفاده از EEG
• رویکردی گام به گام برای طراحی آزمایش های بالینی با استفاده از EEG ارائه می دهد
• شامل مجموعه داده های نمونه برای افراد مبتلا و کنترل‌های سالم
• معیارهای ورود و خروج را فهرست می‌کند تا به شناسایی افراد آزمایش کمک کند
• ضمیمه‌هایی را که جزئیات تست‌های ذهنی برای غربالگری بیماران را نشان می‌دهد
• برنامه‌ها را برای تصمیم‌گیری‌های درمانی شخصی‌سازی شده بررسی می‌کند