Adhd Classification(Adhd 분류)란 무엇입니까?
Adhd Classification Adhd 분류 - Overall, our CNN deep learning model exhibited a high accuracy for ADHD classification and demonstrated that the deep learning model could capture variants' combining effect with insignificant P-value, while GWAS fails. [1] We propose an algorithm based on convolutional denoising autoencoder (CDAE) and adaptive boosting decision trees (AdaDT) to improve the results of ADHD classification. [2] In this way, EEG data can be obtained from effective channels and recording statuses, and ADHD classification can be performed with fewer channels and higher accuracy. [3] This helps to determine the best features for ADHD classification using convolutional neural networks (CNN). [4] However, research shows that many with ADHD do not have these characteristics, while many without an ADHD classification do. [5] OBJECTIVE This study focused on the ADHD classification through functional connectivity (FC) analysis. [6]전반적으로 CNN 딥 러닝 모델은 ADHD 분류에 대해 높은 정확도를 보였고 딥 러닝 모델이 GWAS가 실패하는 동안 중요하지 않은 P-값으로 변이체의 결합 효과를 포착할 수 있음을 보여주었습니다. [1] 우리는 ADHD 분류 결과를 향상시키기 위해 CDAE(Convolutional Denoising Autoencoder) 및 AdaDT(Adaptive Boosting Decision Trees) 기반 알고리즘을 제안합니다. [2] 이러한 방식으로 유효 채널 및 기록 상태에서 EEG 데이터를 얻을 수 있으며 ADHD 분류는 더 적은 채널 및 더 높은 정확도로 수행할 수 있습니다. [3] 이는 CNN(Convolutional Neural Networks)을 사용하여 ADHD 분류를 위한 최상의 기능을 결정하는 데 도움이 됩니다. [4] 그러나 연구에 따르면 ADHD가 있는 많은 사람들은 이러한 특성이 없는 반면, ADHD 분류가 없는 많은 사람들은 이러한 특성을 가지고 있습니다. [5] 목적 이 연구는 기능적 연결성(FC) 분석을 통한 ADHD 분류에 초점을 맞추었습니다. [6]
adhd classification study
2018) identified methodological errors in neuroimaging, including EEG, ADHD classification studies. [1] 9% of ADHD classification studies, lack of independent test set was noted in 13%, and insufficient methodological detail to establish its presence was noted in another 11. [2] 2018) identified methodological errors in neuroimaging, including EEG, ADHD classification studies. [3]2018) EEG, ADHD 분류 연구를 포함한 신경 영상의 방법론적 오류를 확인했습니다. [1] ADHD 분류 연구의 9%, 독립적인 테스트 세트의 부족이 13%에서 언급되었으며, 다른 11%에서는 그 존재를 입증하기 위한 방법론적 세부 사항이 불충분하다고 언급되었습니다. [2] 2018) EEG, ADHD 분류 연구를 포함한 신경 영상의 방법론적 오류를 확인했습니다. [3]