Hybride Depressionserkennung Mit Bilstm

Heutzutage ist ein bedeutender Teil der Gesellschaft aufgrund von psychischen Belastungen von Depressionen betroffen. Es kann mehrere Grnde fr eine Depression geben, besonders bei Erwachsenen. Da jeder Mensch andere Symptome hat, ist ihre Identifizierung eine groe Herausforderung. Die meisten Menschen schrecken davor zurck, zu akzeptieren, dass sie an einer Depression leiden, whrend andere sich ihrer depressiven psychischen Verfassung nicht bewusst sind. Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein praktisches Werkzeug oder Modell zur Diagnose von Depressionen zu entwerfen und zu entwickeln. In dieser Arbeit wird ein hybrides System zur Erkennung von Depressionen unter Verwendung von EEG-Merkmalen entworfen und simuliert, wobei Gesichtsmerkmale als biologisches Merkmal eine genaue Diagnose ermglichen. Das EEG (Elektroenzephalogramm) ist die adaptivste Methode, die unter allen biologischen Signalen den tatschlichen mentalen Zustand widerspiegeln kann.