Sistema para la detección de la depresión a partir del procesamiento, análisis y reconocimiento de patrones en señales fisiológicas

112 páginas

• Autores: Alzate Márquez Mateo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad EIA .
• Repositorio: Repositorio EIA .
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.eia.edu.co:11190/6311
• Acceso en línea: https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6311
• Palabra clave: Depresión; Coherencia fisiológica; ECG; Salud mental; Machine Learning; Respiration signal; Global coherence; Global coherence index; Machine learning
• Rights: openAccess
• License: Derechos Reservados - Universidad EIA, 2023