Heutzutage ist ein bedeutender Teil der Gesellschaft aufgrund von psychischen Belastungen von Depressionen betroffen. Es kann mehrere Gr?nde f?r eine Depression geben, besonders bei Erwachsenen. Da jeder Mensch andere Symptome hat, ist ihre Identifizierung eine gro e Herausforderung. Die meisten Menschen schrecken davor zur?ck, zu akzeptieren, dass sie an einer Depression leiden, w?hrend andere sich ihrer depressiven psychischen Verfassung nicht bewusst sind. Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein praktisches Werkzeug oder Modell zur Diagnose von Depressionen zu entwerfen und zu entwickeln. In dieser Arbeit wird ein hybrides System zur Erkennung von Depressionen unter Verwendung von EEG-Merkmalen entworfen und simuliert, wobei Gesichtsmerkmale als biologisches Merkmal eine genaue Diagnose erm?glichen. Das EEG (Elektroenzephalogramm) ist die adaptivste Methode, die unter allen biologischen Signalen den tats?chlichen mentalen Zustand widerspiegeln kann.
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