9780128174203 - eeg-based experiment design for major depressive disorder: machine learning and psychiatric diagnosis di malik, aamir saeed (10 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Eeg-Based Experiment Design for Major Depressive Disorder | Machine Learning and Psychiatric Diagnosis | Aamir Saeed Malik (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2019 | Elsevier Science | EAN 9780128174203 | Verantwortliche Person für die EU: Zeitfracht Medien GmbH, Ferdinand-Jühlke-Str. 7, 99095 Erfurt…, produktsicherheit[at]zeitfracht[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. 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. W…ith 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.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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.
