Frontal lobe real-time EEG analysis using machine learning techniques for mental stress detection.

AlShorman, Omar; Masadeh, Mahmoud; Heyat, Md Belal Bin; Akhtar, Faijan; Almahasneh, Hossam; Ashraf, Ghulam Md; Alexiou, Athanasios

AlShorman, Omar; Masadeh, Mahmoud; Heyat, Md Belal Bin; Akhtar, Faijan; Almahasneh, Hossam; Ashraf, Ghulam Md; Alexiou, Athanasios.

Afiliação

AlShorman O; College of Engineering, Najran University, 55461 Najran, Saudi Arabia.
Masadeh M; Computer Engineering Department, Yarmouk University, 21163 Irbid, Jordan.
Heyat MBB; IoT Research Center, College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, 518060 Shenzhen, Guangdong, China.
Akhtar F; School of Electronic Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, 610054 Chengdu, Sichuan, China.
Almahasneh H; Novel Global Community Educational Foundation, NSW 2770 Hebersham, Australia.
Ashraf GM; School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, 611731 Chengdu, Sichuan, China.
Alexiou A; AI and ML specialist, Dubai Taxi Corporation, 2647 Dubai, UAE.

J Integr Neurosci ; 21(1): 20, 2022 Jan 28.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35164456

Assuntos

Eletroencefalografia/métodos; Lobo Frontal/fisiopatologia; Aprendizado de Máquina; Processamento de Sinais Assistido por Computador; Estresse Psicológico/diagnóstico; Estresse Psicológico/fisiopatologia; Adulto; Eletroencefalografia/normas; Feminino; Análise de Fourier; Humanos; Masculino; Sensibilidade e Especificidade; Máquina de Vetores de Suporte; Adulto Jovem

Palavras-chave

Automatic detection; Brain; Electroencephalogram; Fast fourier transform; Frontal lobe; Machine learning; Stress; University students

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Estresse Psicológico / Processamento de Sinais Assistido por Computador / Eletroencefalografia / Aprendizado de Máquina / Lobo Frontal Tipo de estudo: Diagnostic_studies Limite: Adult / Female / Humans / Male Idioma: En Revista: J Integr Neurosci Assunto da revista: NEUROLOGIA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Arábia Saudita

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