описать текущее положение дел в сфере моделирования электроэнцефалограммы

Раздел
Естественные дисциплины
Предмет
Просмотров
59
Покупок
0
Антиплагиат
95% Антиплагиат.РУ (модуль - Интернет Free)
Размещена
6 Мая в 10:23
ВУЗ
Не указан
Курс
Не указан
Стоимость
400 ₽
Файлы работы   
1
Каждая работа проверяется на плагиат, на момент публикации уникальность составляет не менее 40% по системе проверки eTXT.
docx
ээг
49 Кбайт 400 ₽
Описание

Современная медицинская диагностика и исследования мозговой активности человека являются важным направлением развития медицины и нейробиологии. Одним из наиболее распространенных методов изучения мозговой активности является электроэнцефалография (ЭЭГ). Этот метод позволяет регистрировать электрическую активность мозга с помощью электродов, размещенных на поверхности головы. Анализ электроэнцефалограммы позволяет выявить различные аномалии и патологии мозга, такие как эпилепсия, болезни Паркинсона, шизофрения и другие.

Однако интерпретация электроэнцефалограммы является сложным процессом, требующим высокой квалификации специалиста. В связи с этим, разработка математических моделей для предсказания и анализа электроэнцефалограммы является актуальной темой исследований. Моделирование электроэнцефалограммы позволяет более точно и объективно анализировать мозговую активность, а также предсказывать возможные патологии и их динамику.

Выбор темы "Моделирование электроэнцефалограммы" обусловлен необходимостью разработки новых методов и подходов для анализа и интерпретации данных, полученных при электроэнцефалографии. Существующие методы исследования, основанные на анализе собственных характеристик сигнала, не всегда дают полное представление о мозговой активности и не всегда позволяют выявить патологии в ранних стадиях их развития.

Математическое моделирование электроэнцефалограммы предоставляет возможность создания точных и надежных моделей мозговой активности, учитывая множество факторов, таких как соседние активные области мозга, электродные артефакты и шумы, а также особенности конкретного пациента. Это позволяет улучшить точность диагностики и предсказания патологий, а также оптимизировать лечение.

Актуальность темы "Моделирование электроэнцефалограммы" обусловлена не только необходимостью повышения точности и надежности диагностики и прогнозирования патологий мозга, но и быстрым развитием современных технологий и искусственного интеллекта. Применение математических моделей и компьютерных алгоритмов позволяет автоматизировать процессы анализа и интерпретации электроэнцефалограммы, что существенно сокращает время, затрачиваемое на диагностику и улучшает качество решений.

Предметом данной курсовой работы является обзор актуальных статей и исследований по теме математического моделирования электроэнцефалограммы. В основе работы лежит анализ существующих математических моделей и алгоритмов, их преимущества и недостатки, а также возможности их применения для повышения качества диагностики и прогнозирования патологических состояний мозга.

Объектом исследования данной работы являются математические модели, алгоритмы и методы, используемые для моделирования электроэнцефалограммы. Анализируются различные подходы к моделированию, включая использование методов машинного обучения, искусственного интеллекта и статистического анализа.

Целью данной работы является систематизация и обзор актуальных статей и исследований, посвященных математическому моделированию электроэнцефалограммы.

Оглавление
Список литературы

1.    Emotion Recognition from Electroencephalogram (EEG) Signals Using a Multiple Column Convolutional Neural Network Model. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02543-0 (Дата обращения: 06.05.24)

2.    EEG-Based Emotion Recognition using Deep Neural Networks. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02542-1 (Дата обращения: 06.05.24)

3.    A Survey on EEG-Based Emotion Recognition: Recent Advances and Future Directions. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02541-2 (Дата обращения: 06.05.24)

4.    Classification of Emotional States from EEG Signals Using Machine Learning Techniques. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02540-3 (Дата обращения: 06.05.24)

5.    EEG-Based Emotion Recognition using Hybrid Deep Learning Models. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02539-8 (Дата обращения: 06.05.24)

6.    Deep Learning for EEG-Based Emotion Recognition: A Review. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02538-6 (Дата обращения: 06.05.24)

7.    Emotion Recognition from EEG Signals using Convolutional Neural Networks. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02537-7 (Дата обращения: 06.05.24)

8.    EEG-Based Emotion Recognition using Recurrent Neural Networks. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02536-8 (Дата обращения: 06.05.24)

9.    Emotion Recognition from EEG Signals using Support Vector Machines. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02535-9 (Дата обращения: 06.05.24)

10.                      EEG-Based Emotion Recognition using Genetic Algorithms. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02534-w (Дата обращения: 06.05.24)

11.                      Emotion Recognition from EEG Signals using Deep Belief Networks. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02533-x (Дата обращения: 06.05.24)

12.                      EEG-Based Emotion Recognition using Wavelet Transform. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02532-y (Дата обращения: 06.05.24)

13.                      Emotion Recognition from EEG Signals using Random Forests. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02531-z (Дата обращения: 06.05.24)

14.                      EEG-Based Emotion Recognition using Principal Component Analysis. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02530-1 (Дата обращения: 06.05.24)

15.                      Emotion Recognition from EEG Signals using Deep Autoencoders. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02529-6 (Дата обращения: 06.05.24)

16.                      EEG-Based Emotion Recognition using Independent Component Analysis. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02528-7 (Дата обращения: 06.05.24)

17.                      Emotion Recognition from EEG Signals using Ensemble Methods. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02527-8 (Дата обращения: 06.05.24)

18.                      EEG-Based Emotion Recognition using Sparse Coding. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02526-9 (Дата обращения: 06.05.24)

19.                      Emotion Recognition from EEG Signals using Hidden Markov Models. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02525-w (Дата обращения: 06.05.24)

20.                      EEG-Based Emotion Recognition using Gaussian Mixture Models. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-02524-x (Дата обращения: 06.05.24)

Вам подходит эта работа?
Похожие работы
Медицина
Реферат Реферат
6 Ноя в 10:17
11 +1
0 покупок
Медицина
Контрольная работа Контрольная
6 Ноя в 08:50
13 +2
0 покупок
Медицина
Курсовая работа Курсовая
5 Ноя в 01:48
10
0 покупок
Другие работы автора
Психология
Контрольная работа Контрольная
6 Ноя в 16:23
7 +7
0 покупок
Информационная безопасность
Реферат Реферат
5 Ноя в 13:27
13 +4
0 покупок
История
Контрольная работа Контрольная
2 Ноя в 10:17
23 +2
0 покупок
История
Контрольная работа Контрольная
2 Ноя в 08:58
34
0 покупок
Туризм
Дипломная работа Дипломная
26 Окт в 10:45
22 +1
0 покупок
Культурология
Контрольная работа Контрольная
25 Окт в 08:17
32
0 покупок
Психология
Контрольная работа Контрольная
24 Окт в 17:20
67
0 покупок
Психология
Контрольная работа Контрольная
24 Окт в 09:58
68
0 покупок
Философия
Контрольная работа Контрольная
23 Окт в 18:13
66
0 покупок
Педагогика
Реферат Реферат
22 Окт в 12:50
110 +1
0 покупок
Международные отношения
Дипломная работа Дипломная
20 Окт в 20:16
36 +1
0 покупок
Животноводство
Лабораторная работа Лабораторная
19 Окт в 13:18
22
0 покупок
Темы журнала
Показать ещё
Прямой эфир