Fugu-MT 論文翻訳(概要): Nigerian Schizophrenia EEG Dataset (NSzED) Towards Data-Driven Psychiatry in Africa

論文の概要: Nigerian Schizophrenia EEG Dataset (NSzED) Towards Data-Driven Psychiatry in Africa

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18484v2
Date: Sat, 20 Jan 2024 21:00:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-23 20:06:53.497735
Title: Nigerian Schizophrenia EEG Dataset (NSzED) Towards Data-Driven Psychiatry in Africa
Title（参考訳）: ナイジェリア精神分裂病脳波データセット(NSzED) : アフリカにおけるデータ駆動精神医学
Authors: E.O. Olateju, K.P. Ayodele, S.K. Mosaku
Abstract要約: 提示されたデータセットには、ナイジェリア起源の西アフリカの被験者による国際10/20システムEEG記録が含まれている。被験者は患者と健常者に分けられ、37名と健常者22名から記録されている。このデータセットはナイジェリア統合失調症データセット(NSzED)の最初のバージョンであり、神経科学と計算精神医学の研究コミュニティで使用することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work has been carried out to improve the dearth of high-quality EEG datasets used for schizophrenia diagnostic tools development and studies from populations of developing and underdeveloped regions of the world. To this aim, the presented dataset contains international 10/20 system EEG recordings from West African subjects of Nigerian origin in restful states, mental arithmetic task execution states and while passively reacting to auditory stimuli, the first of its kind from the region and continent. The subjects are divided into patients and healthy controls and recorded from 37 patients and 22 healthy control subjects identified by the Mini International Schizophrenia Interview (MINI) and also assessed by the Positive and Negative Symptoms Scale (PANSS) and the World Health Organization Disability Assessment Schedule (WHODAS). All patients are admitted schizophrenia patients of the Mental Health Ward, Medical Outpatient Department of the Obafemi Awolowo University Teaching Hospital Complex (OAUTHC, Ile-Ife) and its subsidiary Wesley Guild Hospital Unit (OAUTHC, Ilesa). Controls are drawn from students and clinicians who volunteered to participate in the study at the Mental Health Ward of OAUTHC and the Wesley Guild Hospital Unit. This dataset is the first version of the Nigerian schizophrenia dataset (NSzED) and can be used by the neuroscience and computational psychiatry research community studying the diagnosis and prognosis of schizophrenia using the electroencephalogram signal modality.
Abstract（参考訳）: この研究は、統合失調症診断ツールの開発や研究に使用される高品質な脳波データセットの変形を改善するために行われた。この目的のために、提示されたデータセットは、ナイジェリア起源の西アフリカの被験者の国際10/20システム脳波記録を、安静状態、精神算術タスク実行状態、および、その地域と大陸からの最初の種類の聴覚刺激に受動的に反応しながら含む。対象は患者と健康管理者に分けられ、mini international schizophrenia interview (mini) で特定された患者37名と健康管理対象22名から記録され、また、the positive and negative symptoms scale (panss) と world health organization disability assessment schedule (whodas) によって評価される。全ての患者は精神保健病棟の精神分裂病患者、オバフェーム・アウォロー大学教育病院複合病院(OAUTHC, Ile-Ife)医療外来、およびその子会社ウェズリーギルド病院ユニット(OAUTHC, Ilesa)に入院している。 OAUTHCのメンタルヘルス・ウォードとウェズリーギルド病院・ユニットで研究に参加するために志願した学生や臨床医からコントロールが引き出された。このデータセットはナイジェリアの統合失調症データセット(NSzED)の最初のバージョンであり、脳波信号モダリティを用いて統合失調症の診断と予後を研究する神経科学および計算精神医学研究コミュニティで使用することができる。

関連論文リスト

MentalArena: Self-play Training of Language Models for Diagnosis and Treatment of Mental Health Disorders [59.515827458631975]
メンタルヘルス障害は世界で最も深刻な病気の1つである。プライバシーに関する懸念は、パーソナライズされた治療データのアクセシビリティを制限する。 MentalArenaは、言語モデルをトレーニングするためのセルフプレイフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-09T13:06:40Z)
fMRI Neurofeedback Learning Patterns are Predictive of Personal and Clinical Traits [62.997667081978825]
機能的MRI(fMRI)による自律神経運動課題における学習経過の個人的シグネチャを得る。署名は、第1セッションで同様のfMRI由来の脳の状態が与えられた後、第2セッションで扁桃体の活動を予測することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-21T06:52:48Z)
A Machine Learning Analysis of COVID-19 Mental Health Data [0.0]
2019年12月、中国武漢で新型コロナウイルス(SARS-Cov-2)が最初に確認された。本稿では、新型コロナウイルスのパンデミックが米国における最前線労働者のメンタルヘルスに与える影響について分析する。メンタルヘルス調査データに適用された多くのモデルの解釈を通じて、最前線労働者のメンタルヘルスの低下を予測する上で最も重要な要因がヘルスケアの役割であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-01T02:00:44Z)
Advancing COVID-19 Diagnosis with Privacy-Preserving Collaboration in Artificial Intelligence [79.038671794961]
我々はUCADI(Unified CT-COVID AI Diagnostic Initiative)を立ち上げ、各ホスト機関でAIモデルを分散的にトレーニングし、独立して実行することができる。本研究は,中国とイギリスに所在する23の病院で採取した3,336例の胸部CT9,573例について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-18T00:43:41Z)
COVIDx-US -- An open-access benchmark dataset of ultrasound imaging data for AI-driven COVID-19 analytics [116.6248556979572]
COVIDx-USは、新型コロナウイルス関連超音波画像データのオープンアクセスベンチマークデータセットです。肺超音波93本と,SARS-CoV-2肺炎,非SARS-CoV-2肺炎,健康管理症例10,774本からなる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-18T03:31:33Z)
CPAS: the UK's National Machine Learning-based Hospital Capacity Planning System for COVID-19 [111.69190108272133]
新型コロナウイルス(COVID-19)の2019年は、集中治療リソースに対する前例のない需要を伴う圧倒的な医療システムの脅威となる。病院資源計画のための機械学習システムであるCPAS(COVID-19 Capacity Planning and Analysis System)を開発した。 CPASは、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックに対処するため、全国規模で病院に配備された最初の機械学習ベースのシステムの一つだ。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-27T19:39:13Z)
Neuropsychiatric Disease Classification Using Functional Connectomics -- Results of the Connectomics in NeuroImaging Transfer Learning Challenge [11.28123908443373]
我々は,MICCAI 2019と共同で開催されたCNI-TLC(Connectomics in NeuroImaging Transfer Learning Challenge)を組織した。 CNI-TLCは,(1)青年期前コホートにおける注意欠陥・多動性障害(ADHD)の診断,(2)自閉症スペクトラム障害(ASD)患者の関連コホートへのADHDモデルの移行の2つの分類課題を含む。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-05T18:05:42Z)
An Early Study on Intelligent Analysis of Speech under COVID-19: Severity, Sleep Quality, Fatigue, and Anxiety [30.38857493053493]
2020年3月、世界保健機関(WHO)は新型コロナウイルスの感染拡大を世界的なパンデミックとして発表した。本研究は、新型コロナウイルス患者に対するインテリジェント音声分析の潜在的なユースケースの開発に焦点をあてる。音声のみに基づくモデルを構築し,重症度,睡眠品質,疲労,不安などの4つの側面から患者の健康状態を自動的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-30T20:47:05Z)
Advancing computerized cognitive training for early Alzheimer's disease in a Covid-19 pandemic and post-pandemic world [0.0]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、モバイルの健康アプリケーションや遠隔医療を、ツールを必須の医療インフラに変えた。人工的なインテリジェントな会話エージェントは病院や政府機関が患者からの症状や治療に関するクエリを調査するために使用しましたデジタルヘルスツールはまた、自宅や老人ホームや老人ホームで孤立した人々に対して、神経心理学的、心理的自己ヘルプを提供する上でも有益であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-29T17:21:56Z)
Mapping the Landscape of Artificial Intelligence Applications against COVID-19 [59.30734371401316]
世界保健機関(WHO)は、SARS-CoV-2ウイルスによる新型コロナウイルスの感染をパンデミックと宣言した。我々は、機械学習と、より広範に、人工知能を用いた最近の研究の概要を、新型コロナウイルス危機の多くの側面に取り組むために提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-25T12:30:33Z)
MODMA dataset: a Multi-modal Open Dataset for Mental-disorder Analysis [22.766963176531338]
本稿では,精神障害分析のためのマルチモーダルオープンデータセットを提案する。このデータセットには、臨床症状のある患者の脳波と音声データが含まれ、正常なコントロールと一致する。 EEGデータセットには、従来の128電極搭載弾性キャップを使用して収集されたデータだけでなく、普及したアプリケーションのための新しいウェアラブルな3電極EEGコレクタも含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-20T09:40:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。