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基于脑电信号及微行为特征的校园早期抑郁症识别
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摘要
抑郁症作为伤害人类心理健康的情感类精神疾病,目前中国的患病率为4%左右,由于大环境形势影响和校内压力,当前在校学生抑郁高发态势,引起社会各界广泛关注。因此预判校园内大学生是否患有抑郁症尤为重要,本项目提出一种通过多模态方式,利用卷积神经网络提取脑电信号和微行为可以更精确、更快速的对抑郁症进行判别,同时也可解决脑电信号的非线性和非稳定性。
作者
秦亚凡
葛克清
刘青云
刘锦慎
原梦
机构地区
华北理工大学
出处
《中文科技期刊数据库(全文版)自然科学》
2022年第9期198-201,共4页
关键词
抑郁症识别
脑电信号(EGG)
微行为
卷积神经网络
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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