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J-GLOBAL ID：202002259811442820   Reference number：20A0902239

HybridEEGNet: A Convolutional Neural Network for EEG Feature Learning and Depression Discrimination

ハイブリッドDEEGNet:EEG特徴学習とうつ病識別のための畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Author (6)： Wan Zhijiang (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Huang Jiajin (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Zhang Hao (College of Economics and Management, Nanjing Forestry University, Nanjing, China) ,  Zhou Haiyan (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Yang Jie (Beijing Anding Hospital, Capital Medical University, Beijing, China) ,  Zhong Ning (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China)
Material： IEEE Access
Volume： 8  Page： 30332-30342  Publication year： 2020 
JST Material Number： W2422A  ISSN： 2169-3536  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Electroencephalogram (EEG) mea...

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Thesaurus term： *convolution ,  filter ,  *Learning ,  learning model ,  electroencephalogram ,  spatial distribution ,  *depression (disease) ,  depression (symptom) ,  cross validation method ,  *convolutional neuralnetwork ,  Mathematics ,  theory of errors
Semi thesaurus term： 分類精度 ,  特異性 ,  カテゴリー分類 ,  学習方法 ,  特徴分析 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (1)： Pattern recognition  (JE07000S)

Terms in the title (5)： EEG ,  学習 ,  うつ病 ,  識別 ,  畳込みニューラルネットワーク