Název: Electroencephalogram (EEG) and machine learning-based classification of various stages of mental stress
Překlad názvu: Electroencephalogram (EEG) and machine learning-based classification of various stages of mental stress
Autoři: Lapčíková, Tereza ; Malik, Aamir Saeed (oponent) ; Zaheer, Muhammad Asad (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2024
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [eng] [cze]
Tato závěrečná práce se věnuje rozpoznávání a klasifikaci různých úrovní psychické zátěže z elektroencefalogramu (EEG). V rámci této práce bylo vytvořeno několik modelů SVM a LSTM, které klasifikují EEG data do tří tříd odpovídajících mentální zátěži – nízká mentální zátěže, střední mentální zátěž a vysoká mentální zátěž. Proces vedoucí k tvorbě těchto modelů se skládal z kroků jako je úprava vstupního signálu, extrakce jeho vlastností a implementace modelu pro samotnou klasifikaci. Toto řešení taktéž obsahuje augmentaci dat. Nejvyšší dosažená přesnost klasifikace byla 90 %, a to s modelem SVM. Nejlepší LSTM model obsahoval tři vrstvy LSTM a přesnost jeho výsledné klasifikace byla 70 %. This thesis deals with the recognition of various stress stages experienced by patients from electroencephalogram (EEG). Various Support Vector Machine (SVM) and Long Short-Term Memory (LSTM) models classifying EEG into three classes – not stressed, moderate stressed, and very stressed were created. The process of implementing such a classifier consisted of data preparation, extraction, and finally, classification. This solution also implements augmentation of data. The highest accuracy achieved in this thesis was of 90 % using the SVM model. The best LSTM model was a three-layer LSTM and achieved classification accuracy of 70 %.
Klíčová slova: Deep Learning; EEG; Machine Learning; Mental Stress; Stages of Stress; EEG; fáze stresu; hluboké učení; mentální stres; Strojové učení

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: https://hdl.handle.net/11012/246896

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-618153


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce