Multi-Granularity Graph Convolution Network for Major Depressive Disorder Recognition

Autor: Xiaofang Sun, Yonghui Xu, Yibowen Zhao, Xiangwei Zheng, Yongqing Zheng, Lizhen Cui

Publikováno v: IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, Vol 32, Pp 559-569 (2024)

Major depressive disorder (MDD) is the most common psychological disease. To improve the recognition accuracy of MDD, more and more machine learning methods have been proposed to mining EEG features, i.e. typical brain functional patterns and recogni

Externí odkaz: https://doaj.org/article/3728c213a3024f6382bea163280f17e2

Computational gait analysis for post-stroke rehabilitation purposes using fuzzy numbers, fractal dimension and neural networks

Autor: P. Prokopowicz, D. Mikołajewski, K. Tyburek, E. Mikołajewska

Publikováno v: Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences, Vol 68, Iss No. 2 (i.a. Special Section on Computational Intelligence in Communications), Pp 191-198 (2020)

Computational gait analysis constitutes a useful tool for quantitative assessment of gait disturbances, improving functional diag nosis, assessment of treatment planning, and monitoring of disease progress. There is little research on use of computat

Externí odkaz: https://doaj.org/article/f91890e5ab5e4eed8037fbd4177dbd6a

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.