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J-GLOBAL ID：202202279680248309   整理番号：22A1039315

EEG信号を用いたパンデミック時の感情と精神的健康に対するCOVID-19効果を分析するための修正LSTMフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Modified LSTM Framework for Analyzing COVID-19 Effect on Emotion and Mental Health during Pandemic Using the EEG Signals

著者 (4件)： Sakalle Aditi (CSE Department, Gautam Buddha University, Greater Noida, India) ,  Tomar Pradeep (CSE Department, Gautam Buddha University, Greater Noida, India) ,  Bhardwaj Harshit (CSE Department, Gautam Buddha University, Greater Noida, India) ,  Alim Md. Abdul (Department of Mathematics and Provost, Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka, Bangladesh)
資料名： Journal of Healthcare Engineering (Web)  (Journal of Healthcare Engineering (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7772A  ISSN： 2040-2295  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19は,世界的な懸念のWHO宣言公衆衛生緊急事態であり,世界中で急速に広がり,身体的および精神的健康被害を提起している。COVID-19は,人間の精神衛生に影響する世界の最も重要な世界的なロックダウンの1つをもたらした。本研究では,脳波(EEG)信号を用いて,パンデミック時の感情と精神衛生に対するCOVID-19効果を解析するために,修正Long Short-Term記憶(MLSTM)ベースの深層学習モデルフレームワークを提案した。本研究の参加者は,COVID-19から回復したボランティアであった。40名の人々のEEGデータセットを収集し,感情と精神衛生を予測した。MLSTMモデルの結果を他の文献分類器と比較した。91.26%の精度で,MLSTMは70-30分割技術を使用するとき,既存の分類器を現した。Copyright 2022 Aditi Sakalle et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 感情 ,  脳波 ,  精度 ,  モデル ,  記憶 ,  公衆衛生 ,  *精神衛生 ,  機械学習 ,  ボランティア
準シソーラス用語： 汎発流行性 ,  *脳波信号 ,  深層学習 ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  生体計測  (EL03020C)

引用文献 (31件)：

• S. K. Brooks, R. K. Webster, L. E. Smith, L. Woodland, S. Wessely, N. Greenberg, G. J. Rubin, "The psychological impact of quarantine and how to reduce it: Rapid review of the evidence," The Lancet, vol. 395, no. 10227, pp. 912-920, 2020.
• R. M. Rapee, E. L. Oar, C. J. Johnco, M. K. Forbes, J. Fardouly, N. R. Magson, C. E. Richardson, "Adolescent development and risk for the onset of social-emotional disorders: A review and conceptual model," Behaviour Research and Therapy, vol. 123, pp. 103501, 2019.
• H. J. Paek, T. Hove, "Risk perceptions and risk characteristics," Oxford Research Encyclopedia of Communication, Oxford University Press, United kingdom, 2017.
• S. Dryhurst, C. R. Schneider, J. Kerr, A. L. J. Freeman, G. Recchia, A. M. Van Der Bles, D. Spiegelhalter, S. Van Der Linden, "Risk perceptions of covid-19 around the world," Journal of Risk Research, vol. 23, no. 7-8, pp. 994-1006, 2020.
• Y. Ren, W. Qian, Z. Li, Z. Liu, Y. Zhou, R. Wang, L. Qi, J. Yang, X. Song, L. Zeng, X. Zhang, "Public mental health under the long-term influence of covid-19 in China: Geographical and temporal distribution," Journal of Affective Disorders, vol. 277, pp. 893-900, 2020.

タイトルに関連する用語 (7件)： EEG信号 ,  パンデミック ,  感情 ,  精神的健康 ,  分析 ,  LSTM ,  フレームワーク