|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Свёрточный и рекуррентный классификатор нейронной сети показывает точность 60% при классификации данных ЭЭГ от людей, перенесших SARS-CoV-2 (COVID-19), и людей, которые не имели перенесенного диагностированного COVID-19доклад на конференции
- Авторы: Исаева М.В., Зубов А.И., Бернадотт А.
- Международная Конференция : XII Международная научная конференция «Интеллектуальные системы и компьютерные науки»
- Даты проведения конференции: 29 ноября - 3 декабря 2021
- Дата доклада: 29 ноября 2021
- Тип доклада: Устный
- Докладчик: не указан
- Место проведения: Москва, МГУ имени М.В. Ломоносова, Russia
-
Аннотация доклада:
Бинарный классификатор, основанный на свёрточной и рекуррентной нейронной сети, показал точность, равную в среднем 60%, с максимальным значением 78,9% при классификации данных ЭЭГ от людей, перенесших SARS-CoV-2 (COVID-19) и людей, которые не имели перенесенного диагностированного COVID-19. Полученные данные подтверждают гипотезу о наличии определенных паттернов электрической активности мозга у людей, перенесших SARS-CoV-2 (COVID-19).
- Добавил в систему: Исаева Марина Владимировна