Réseaux Antagonistes Génératifs Conditionnels Basés sur un Graphe pour le Diagnostic du Trouble Dépressif Majeur avec Génération de Réseaux Cérébraux Fonctionnels Synthétiques

Réseaux Antagonistes Génératifs Conditionnels Basés sur un Graphe pour le Diagnostic du Trouble Dépressif Majeur avec Génération de Réseaux Cérébraux Fonctionnels Synthétiques

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Psychiatrie, Neurologie, Imagerie médicale,
Trouble Dépressif Majeur   Réseaux Antagonistes Génératifs   Réseaux de Convolution Graphiques   IRM Fonctionnelle en État de Repos   Connectivité Fonctionnelle Synthétique  

Réseau antagoniste génératif conditionnel basé sur des graphes pour generer des réseaux fonctionnels cérébraux synthétiques et diagnostiquer la dépression majeure Contexte de l’étude : La dépression majeure (Major Depressive Disorder, MDD) est un trouble mental largement répandu, affectant des millions de personnes et posant une menace significativ...

GCTNet : un réseau de transformateur de convolution en graphes pour la détection des troubles dépressifs majeurs à partir des signaux EEG

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Psychiatrie, Neurologie, Psychologie clinique, Imagerie médicale,
Trouble Dépressif Majeur   EEG   Apprentissage Profond   Valeur de Verrouillage de Phase   Apprentissage Contrastif  

GCTNet：Réseau de Transformateurs à Convolution de Graphe pour la Détection de la Dépression Majeure Basée sur des Signaux EEG Contexte de la Recherche La dépression majeure (Major Depressive Disorder, MDD) est une maladie mentale courante caractérisée par des humeurs dépressives significatives et persistantes, touchant plus de 350 millions de perso...