QUADRO HÍBRIDO DE DETECÇÃO DE DEPRESSÃO USANDO BILSTM

Atualmente, devido ao estresse mental, uma parte significativa da sociedade é afetada pela depressão. Podem existir várias razões para a depressão, especialmente em adultos. Como uma pessoa diferente tem sintomas diferentes, e a sua identificação é um desafio significativo. A maioria das pessoas se sente tímida em aceitar que está sofrendo de depressão, enquanto outras desconhecem a sua saúde mental deprimida. O objetivo deste trabalho é projetar e desenvolver uma ferramenta ou modelo prático para diagnosticar a depressão. Neste trabalho, um sistema híbrido é projetado e simulado para detectar depressão usando características EEG, e as características faciais como uma característica biológica dão um diagnóstico preciso. O EEG (Electroencefalograma) é a forma mais adaptativa que pode reflectir o estado mental real entre todos os sinais biológicos.