Eeg-Based Experiment Design for Major Depressive Disorder
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science Mai 2019, 2019
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -EEG-Based Experiment Design for Major Depressive Disorder: Machine Learning and Psychiatric Diagnosis introduces EEG-based machine learning solutions for diagnosis and assessment of treatment efficacy for a variety of conditions. With a unique combination of background and practical perspectives for the use of automated EEG methods for mental illness, it details for readers how to design a successful experiment, providing experiment designs for both clinical and behavioral applications. This book details the EEG-based functional connectivity correlates for several conditions, including depression, anxiety, and epilepsy, along with pathophysiology of depression, underlying neural circuits and detailed options for diagnosis. It is a necessary read for those interested in developing EEG methods for addressing challenges for mental illness and researchers exploring automated methods for diagnosis and objective treatment assessment. 254 pp. Englisch.…
Codice articolo 9780128174203
- Titolo
- Eeg-Based Experiment Design for Major Depressive Disorder
- Autore
- Wajid Mumtaz
- Editore
- Elsevier Science Mai 2019
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 012817420X
- ISBN 13
- 9780128174203
- Peso dell'articolo
- 431 grammi
- Dimensioni
- 226x152x15 mm
EEG-Based Experiment Design for Major Depressive Disorder: Machine Learning and Psychiatric Diagnosis introduces EEG-based machine learning solutions for diagnosis and assessment of treatment efficacy for a variety of conditions. With a unique combination of background and practical perspectives for the use of automated EEG methods for mental illness, it details for readers how to design a successful experiment, providing experiment designs for both clinical and behavioral applications. This book details the EEG-based functional connectivity correlates for several conditions, including depression, anxiety, and epilepsy, along with pathophysiology of depression, underlying neural circuits and detailed options for diagnosis. It is a necessary read for those interested in developing EEG methods for addressing challenges for mental illness and researchers exploring automated methods for diagnosis and objective treatment assessment.
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Informazioni sull’autore
Dr. Wajid Mumtaz has completed his PhD degree from Center for Intelligent Signal and Imaging Research (CISIR), Universiti Teknologi PETRONAS (UTP), Malaysia in 2017. He continued as post doctorate researcher from 2017 to 2018 from the same institution. Recently, he has joined University of West Bohemia, located in Pilsen, Czech Republic as a Postdoctoral Research Fellow. In addition, he accomplished his masters in computer engineering and bachelor in electrical engineering from University of Engineering and Technology, Taxila, Pakistan in 2009 and 2005, respectively. His research interest includes biomedical signal processing and applications, machine learning application to medical problem solving, such as diagnosis and treatment assessment, adaptive noise cancellation for real-world data, such as Electroencephalogram (EEG).
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