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  1. 基于脑电图的机器学习方法来筛查酒精使用障碍

  2. 由于该过程涉及主观性,因此筛查酒精使用障碍(AUD)患者一直具有挑战性。 因此,需要有力而客观的方法来自动化AUD患者的筛查。 在本文中,提出了一种机器学习方法,该方法利用静止状态脑电图(EEG)派生的特征作为输入数据来对AUD患者和健康对照进行分类,并对AUD患者进行自动筛查。 在这种情况下,在闭眼5分钟和睁眼5分钟期间记录了EEG数据。 为此,招募了30例AUD患者和15例年龄匹配的健康对照者。 在对脑电数据进行预处理之后,计算出脑电特征,例如半球间相干性和脑电三角洲,θ,α,β和γ谱带的光
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:509952
    • 提供者:weixin_38687928