Fortschritte in der nicht-invasiven biomedizinischen Signalverarbeitung mit ML

1. Einführung in nicht-invasive biomedizinische Signale für das Gesundheitswesen.- 2. Signalerfassung Vorverarbeitung und Feature-Extraktion Techniken für biomedizinische Signale.- 3. Die Rolle von EEG als Neuro-Marker für Patienten mit Depressionen: Ein systematischer Überblick.- 4. Brain-Computer Interface (BCI) basierend auf der EEG-Signal-Zerlegung Butterfly-Optimierung und maschinelles Lernen.- 5. Fortschritte bei der Analyse des Elektrokardiogramms im Rahmen des Massenscreenings: technologische Trends und Anwendung der Erkennung von Anomalien durch künstliche Intelligenz.- 6. Anwendung der Wavelet-Zerlegung und des maschinellen Lernens für die sEMG-Signal-basierte Gestenerkennung.- 7. Überblick über die Klassifizierung von EEG-Signalen mit Hilfe von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Techniken.- 8. "Biomedizinische Signalverarbeitung und künstliche Intelligenz in EOG-Signalen".- 9. Segmentierung und Klassifizierung von Phonokardiogrammsignalen auf der Grundlage von Peak-Spektrogrammen und neuronalen Faltungsnetzwerken .- 10. Segmentierung von Ekzem-Hautläsionen mit Hilfe eines tiefen neuronalen Netzes (U-Netz) .- 11. Biomedizinische Signalverarbeitung für die automatische Erkennung von Schlaf-Arousals auf der Basis von Multi-Physiologischen Signalen mit Ensemble-Lernmethoden.- 12. Deep Learning Assisted Biofeedback.- 13. Schätzung von emotionalen Synchronisationsindizes für Hirnregionen mittels Elektroenzephalogrammsignalanalyse.- 14. Recognition Enhancement of Dementia Patients' Working Memory using Entropy-based Features and Local Tangent Space Alignment Algorithm.<div><br></div>