prikaz prve stranice dokumenta Klasifikacija afektivnih poremećaja korištenjem fraktalne dimenzije kao značajke signala EEG-a
Rad nije dostupan
završni rad
Klasifikacija afektivnih poremećaja korištenjem fraktalne dimenzije kao značajke signala EEG-a
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:921069
Žunić, Zvonimir
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Žunić, Z. (2024). Klasifikacija afektivnih poremećaja korištenjem fraktalne dimenzije kao značajke signala EEG-a (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:921069

Žunić, Zvonimir. "Klasifikacija afektivnih poremećaja korištenjem fraktalne dimenzije kao značajke signala EEG-a." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:921069

Žunić, Zvonimir. "Klasifikacija afektivnih poremećaja korištenjem fraktalne dimenzije kao značajke signala EEG-a." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:921069

Žunić, Z. (2024). 'Klasifikacija afektivnih poremećaja korištenjem fraktalne dimenzije kao značajke signala EEG-a', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:921069

Žunić Z. Klasifikacija afektivnih poremećaja korištenjem fraktalne dimenzije kao značajke signala EEG-a [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:921069

Z. Žunić, "Klasifikacija afektivnih poremećaja korištenjem fraktalne dimenzije kao značajke signala EEG-a", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:921069

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:921069
Podaci o radu
NaslovKlasifikacija afektivnih poremećaja korištenjem fraktalne dimenzije kao značajke signala EEG-a
Naslov (engleski)Classification of Affective Disorders using Fractal Dimension as an EEG Feature
AutorZvonimir Žunić
MentorMario Cifrek (mentor)
Član povjerenstvaMario Cifrek (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaEda Jovičić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaLuka Klaić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-02-07, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom radu istražena je mogućnost klasifikacije afektivnih poremećaja koristeći fraktalne dimenzije kao značajke signala EEG-a. Korištena je baza podataka nastala u Klinici za psihijatriju Vrapče, koja uključuje podatke o pacijentima s dijagnozama F32 (depresija) i F33 (povratni depresivni poremećaj). Nakon predobrade signala, koja je uključivala filtriranje signala u frekvencijskom rasponu od 0,1 Hz do 40 Hz i primjenu nezavisne analize komponenti (ICA) za identifikaciju artefakata, signali su podijeljeni na pet frekvencijskih raspona, svaki predstavljajući jedan moždani val. Za svaki od 19 kanala, izračunate su četiri različite fraktalne dimenzije - Higuchijeva, Sevcikova, Katzova i Petrosianova. Ove fraktalne dimenzije su poslužile kaoznačajke za daljnju analizu. Nakon što su dodane informacije o dijagnozi, dobiveni su konačni skupovi podataka za treniranje i testiranje. Skup za učenje uključuje 50 bolesnih ispitanika i 25 zdravih, dok skup za testiranje uključuje 20 bolesnih i 10 zdravih ispitanika. Rezultati ovog rada pokazuju da je moguće koristiti fraktalne dimenzije kao značajke signala EEG-a za klasifikaciju afektivnih poremećaja.
Sažetak (engleski)
In this study, the possibility of classifying affective disorders using fractal dimensions as features of EEG signals was explored. The database used was created at the Vrapče Psychiatric Clinic, which includes data on patients with diagnoses F32 (depression) and F33 (recurrent depressive disorder). After preprocessing the signals, which involved filtering the signals in the frequency range from 0,1 Hz to 40 Hz and applying Independent Component Analysis (ICA) to identify artifacts, the signals were divided into five frequency ranges, each representing a brain wave. For each of the 19 channels, four different fractal dimensions were calculated - Higuchi's, Sevcik's, Katz's, and Petrosian's. These fractal dimensions served as features for further analysis. After adding diagnostic information, the final datasets for training and testing were obtained. The training set includes 50 ill examinees and 25 healthy ones, while the testing set includes 20 ill and 10 healthy examinees. The results of this study show that it is possible to use fractal dimensions as features of EEG signals for the classification of affective disorders.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:921069
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-03-28 07:57:39