The dataset is used in the research

The dataset is used in the research to preliminarily evaluate the classification capabilities of two models, SVM and LDA. In the future, the authors will continue conducting research on larger datasets and incorporating more types of features into the classification model to enhance the diversity, detail, and effectiveness of the evaluation process.In future studies, the authors will evaluate the ability to identify patients with ADHD using a wider range of classification tools, aiming to provide a more diverse, comprehensive, and in-depth understanding of this issue. Specifically, these classification models will be further tested on children's EEG signals to demonstrate the potential of using EEG in early diagnosis of children with attention deficit hyperactivity disorder.

Kết quả (Việt) 1:

Bộ dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu để đánh giá sơ bộ khả năng phân loại của hai mô hình SVM và LDA. Trong tương lai, các tác giả sẽ tiếp tục nghiên cứu các tập dữ liệu lớn hơn và kết hợp nhiều loại đặc trưng hơn vào mô hình phân loại để nâng cao tính đa dạng, chi tiết và hiệu quả của quá trình đánh giá. Trong các nghiên cứu trong tương lai, các tác giả sẽ đánh giá khả năng xác định bệnh nhân mắc ADHD bằng cách sử dụng nhiều công cụ phân loại hơn, nhằm cung cấp sự hiểu biết đa dạng, toàn diện và sâu sắc hơn về vấn đề này. Cụ thể, các mô hình phân loại này sẽ được thử nghiệm sâu hơn trên tín hiệu EEG của trẻ để chứng minh tiềm năng sử dụng EEG trong chẩn đoán sớm trẻ mắc chứng rối loạn tăng động giảm chú ý.

Kết quả (Việt) 2:

Bộ dữ liệu này được sử dụng để nghiên cứu và đánh giá sơ bộ khả năng phân loại của hai mô hình SVM và LDA. Trong tương lai, các tác giả sẽ tiếp tục nghiên cứu các bộ dữ liệu lớn hơn và kết hợp nhiều loại tính năng hơn vào các mô hình phân loại để nâng cao tính đa dạng, chi tiết và hiệu quả của quá trình đánh giá.
Trong các nghiên cứu trong tương lai, các tác giả sẽ sử dụng các công cụ phân loại rộng hơn để đánh giá khả năng xác định những người bị ADHD, nhằm cung cấp sự hiểu biết đa dạng, toàn diện và sâu sắc hơn về vấn đề này. Cụ thể, các mô hình phân loại này sẽ được thử nghiệm thêm trên các tín hiệu EEG của trẻ em để chứng minh tiềm năng chẩn đoán sớm ở trẻ em bị rối loạn tăng động giảm chú ý bằng EEG.

Kết quả (Việt) 3:

tập dữ liệu này được sử dụng để đánh giá đầu tiên khả năng phân loại của các mô hình svm và lda. Trong tương lai, các tác giả sẽ tiếp tục nghiên cứu các bộ dữ liệu lớn hơn và đưa nhiều loại tính năng vào các mô hình phân loại để tăng tính đa dạng, chi tiết và hiệu quả của quá trình đánh giá.
Trong các nghiên cứu trong tương lai, các tác giả sẽ sử dụng các công cụ phân loại rộng hơn để đánh giá khả năng xác định người mắc ADHD, nhằm cung cấp một sự hiểu biết đa dạng, toàn diện và sâu sắc hơn về vấn đề này. Cụ thể, các mô hình phân loại này sẽ tiếp tục được thử nghiệm trên các tín hiệu EEG của trẻ em để chứng minh tiềm năng của việc sử dụng EEG để chẩn đoán sớm rối loạn tăng động thiếu tập trung.