prikaz prve stranice dokumenta Usporedba konvolucijskih neuronskih mreža za klasifikaciju afektivnih poremećaja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Usporedba konvolucijskih neuronskih mreža za klasifikaciju afektivnih poremećaja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:908761
Ivandić, Hana
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Ivandić, H. (2022). Usporedba konvolucijskih neuronskih mreža za klasifikaciju afektivnih poremećaja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:908761

Ivandić, Hana. "Usporedba konvolucijskih neuronskih mreža za klasifikaciju afektivnih poremećaja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:908761

Ivandić, Hana. "Usporedba konvolucijskih neuronskih mreža za klasifikaciju afektivnih poremećaja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:908761

Ivandić, H. (2022). 'Usporedba konvolucijskih neuronskih mreža za klasifikaciju afektivnih poremećaja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:908761

Ivandić H. Usporedba konvolucijskih neuronskih mreža za klasifikaciju afektivnih poremećaja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 27.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:908761

H. Ivandić, "Usporedba konvolucijskih neuronskih mreža za klasifikaciju afektivnih poremećaja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:908761

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:908761
Podaci o radu
NaslovUsporedba konvolucijskih neuronskih mreža za klasifikaciju afektivnih poremećaja
Naslov (engleski)Comparison of Convolutional Neural Networks for Affective Disorder Classification
AutorHana Ivandić
MentorMario Cifrek (mentor)
Član povjerenstvaMario Cifrek (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Pribanić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAlan Jović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-06-28, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Povratni depresivni poremećaj vrsta je afektivnog poremećaja. Rad se bavi klasifikacijom zapisa signala EEG-a dobivenih elektroencefalografijom u dvije klase: klasu depresivnih i klasu zdravih. Iz signala EEG-a izdvojeni su intervali kada pacijent miruje zatvorenih očiju te je provedena predobrada svih signala kako bi se iz njih uklonile smetnje i zadržali samo korisni dijelovi. Za opisani problem klasifikacije korišteno je nekoliko konvolucijskih neuronskih mreža različitih arhitektura i treniranih različitim postupcima. Rad uspoređuje njihove mjere vrednovanja i potrebna vremena treniranja međusobno, ali i s originalnim radovima iz kojih su preuzete arhitekture mreža. Korištena baza podataka dobivena je iz Klinike za psihijatriju Vrapče. Iz nje su izdvojeni zapisi signala EEG-a zdravih ljudi i pacijenata s povratnim depresivnim poremećajem s teškom trenutnom epizodom te je provedeno balansiranje ulaznog skupa podataka.
Sažetak (engleski)
Recurrent depressive disorder is a type of affective disorder. This paper deals with the classification of EEG signal recordings obtained from electroencephalography in two classes: depressed and healthy. The resting state segments where the patients have their eyes closed were extracted from the EEG signals. The signals were also preprocessed in order to eliminate noise and keep only the relevant parts. Multiple convolutional neural networks with different architectures and training procedures were used to solve the classification problem. The paper compares their performance measures and training execution times both mutually and with the results from the original papers in which the architectures were proposed. The database was provided by the Vrapče Psychiatric Hospital. EEG signal recordings of the healthy people and the patients with recurrent depressive disorder with severe current episode were extracted from it and subsampled to form a balanced set.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:908761
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 08:56:32