Development of Machine-Learning Models for Tinnitus-Related Distress Classification Using Wavelet-Transformed Auditory Evoked Potential Signals and Clinical Data
Manta, Ourania
, Sarafidis, Michail , Schlee, Winfried , Mazurek, Birgit , Matsopoulos, George K. und Koutsouris, Dimitrios D.
(2023)
Development of Machine-Learning Models for Tinnitus-Related Distress Classification Using Wavelet-Transformed Auditory Evoked Potential Signals and Clinical Data.
Journal of Clinical Medicine 12 (11), S. 3843.
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 18 Mrz 2025 10:07
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Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | Journal of Clinical Medicine | ||||
| Verlag: | MDPI | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ort der Veröffentlichung: | BASEL | ||||
| Band: | 12 | ||||
| Nummer des Zeitschriftenheftes oder des Kapitels: | 11 | ||||
| Seitenbereich: | S. 3843 | ||||
| Datum | 2023 | ||||
| Institutionen | Medizin > Lehrstuhl für Psychiatrie und Psychotherapie | ||||
| Identifikationsnummer |
| ||||
| Stichwörter / Keywords | BRAIN-STEM RESPONSE; OLDER-ADULTS; PRIMARY-CARE; HEARING-LOSS; SOUND; HYPERSENSITIVITY; QUESTIONNAIRE; SYMPTOMS; OUTCOMES; PHQ-9; tinnitus; auditory evoked potential; auditory brainstem response; auditory middle latency response; tinnitus-related distress; tinnitus handicap inventory; machine learning; classification modelling; wavelet scattering transform | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 75938 |
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