Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Diagnosing anxiety and depression from brain electroencephalogram (EEG) signals
Osvald, Martin ; Jaroš, Marta (oponent) ; Malik, Aamir Saeed (vedoucí práce)
Mental disorders represent inevitable emotions in our society. These psychological states affect the cognitive, emotional and behavioural functioning of individuals. Common men- tal disorders fall into two main diagnostic categories: depressive disorders and anxiety disorders. The aim of this work is to find a new method for detecting whether a given patient suffers from anxiety or depression using EEG classification. In this work, we use a combination of genetic algorithms and models from deep learning.
Electroencephalogram (EEG) and machine learning based classification of depression: unveiling hidden patterns for early detection
Jurkechová, Adriana ; Malik, Aamir Saeed (oponent) ; Zaheer, Muhammad Asad (vedoucí práce)
This work deals with the pre-processing EEG signals, extraction of the features and classifying depressed patients and healthy control group. For classification, 5 different machine learning models were considered and evaluated. Findings confirm results from prior research and show the importance of a large, diverse dataset. This work utilises a public dataset.
Social cognitions of depressive patients
Ševčíková, Marcela ; Výrost, Jozef (vedoucí práce) ; Šivicová, Gabriela (oponent)
Sociálna kognícia - schopnosť identifikovať, vnímať a interpretovať sociálne relevantné informácie - je kľúčovou dispozíciou, ktorá zohráva dôležitú úlohu v úspešnom interpersonálnom fungovaní. Bolo zistené, že sociálna kognícia je zhoršená u viacerých psychiatrických diagnóz. Prekvapivo málo štúdií sa doposiaľ zaoberalo touto schopnosťou u depresívnych pacientov. Cieľom diplomovej práce bolo predstaviť ucelený prehľad doterajších poznatkov o sociálnej kognícii v depresii a doplniť ho o výsledky vlastného výskumu. Súčasťou diplomovej práce bola tvorba dvoch originálnych video-metód, ktoré merajú schopnosť riešiť náročné komplexné sociálne situácie. Výskumný súbor pacientov s hlavnou diagnózou depresie (n = 20) a kontrolný súbor osôb v tomto ohľade zdravých (n = 20) boli vyšetrené metódami Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS), Beckova Sebeposuzovací škála depresivity (BDI-II) a video-metódami Pravda vs. lož a Schôdzka naslepo. V práci nebol zistený štatisticky významný rozdiel medzi výkonmi sledovaných súborov v nami vytvorených video-metódach. Platnosť Hypotézy depresívneho realizmu nebola v práci potvrdená. Zistené závery by bolo vhodné overiť ďalšími štúdiami. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Social cognitions of depressive patients
Ševčíková, Marcela ; Výrost, Jozef (vedoucí práce) ; Šivicová, Gabriela (oponent)
Sociálna kognícia - schopnosť identifikovať, vnímať a interpretovať sociálne relevantné informácie - je kľúčovou dispozíciou, ktorá zohráva dôležitú úlohu v úspešnom interpersonálnom fungovaní. Bolo zistené, že sociálna kognícia je zhoršená u viacerých psychiatrických diagnóz. Prekvapivo málo štúdií sa doposiaľ zaoberalo touto schopnosťou u depresívnych pacientov. Cieľom diplomovej práce bolo predstaviť ucelený prehľad doterajších poznatkov o sociálnej kognícii v depresii a doplniť ho o výsledky vlastného výskumu. Súčasťou diplomovej práce bola tvorba dvoch originálnych video-metód, ktoré merajú schopnosť riešiť náročné komplexné sociálne situácie. Výskumný súbor pacientov s hlavnou diagnózou depresie (n = 20) a kontrolný súbor osôb v tomto ohľade zdravých (n = 20) boli vyšetrené metódami Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS), Beckova Sebeposuzovací škála depresivity (BDI-II) a video-metódami Pravda vs. lož a Schôdzka naslepo. V práci nebol zistený štatisticky významný rozdiel medzi výkonmi sledovaných súborov v nami vytvorených video-metódach. Platnosť Hypotézy depresívneho realizmu nebola v práci potvrdená. Zistené závery by bolo vhodné overiť ďalšími štúdiami. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.