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基于脑电的精神疾病自动分类研究进展
被引量:
3
1
作者
李懿
吴凯
+5 位作者
李文豪
彭润霖
陈超敏
邓泽亚
周静
林岚
(
审校
)
《生物医学工程与临床》
CAS
2023年第2期238-246,共9页
临床上精神疾病的诊断大多依赖于精神科医生的主观评价,缺少客观有效的生物学指标。脑电信号分析与机器学习方法相结合,在精神疾病辅助诊断领域的应用发展迅速,采用传统机器学习算法和深度学习算法,对脑电信号特征进行学习,从而实现精...
临床上精神疾病的诊断大多依赖于精神科医生的主观评价,缺少客观有效的生物学指标。脑电信号分析与机器学习方法相结合,在精神疾病辅助诊断领域的应用发展迅速,采用传统机器学习算法和深度学习算法,对脑电信号特征进行学习,从而实现精神疾病的分类研究。文章介绍了脑电信号的基本概念、处理流程及其常用特征,笔者总结了脑电信号在抑郁症、双相情感障碍、精神分裂症等精神疾病自动分类的研究进展,最后展望了机器学习方法在该领域的发展趋势。采用传统的机器学习方法仍然是用于自动分类主流的工具。但深度学习内部复杂的体系结构及训练过程阻碍了对其内部的理解,难以解释其在医学领域的作用,因此深度学习也是脑电研究发展方向之一。此外,单独对脑电图进行分析难以囊括患者所有的特征,需与其他模态的生理参数结合进行多生理参数融合分析,使得疾病诊断更加智能化。
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关键词
脑电信号
精神疾病
自动分类
机器学习
深度学习
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职称材料
题名
基于脑电的精神疾病自动分类研究进展
被引量:
3
1
作者
李懿
吴凯
李文豪
彭润霖
陈超敏
邓泽亚
周静
林岚
(
审校
)
机构
华南理工大学自动化科学与工程学院
华南理工大学生物医学科学与工程学院
华南理工大学材料科学与工程学院
华南理工大学国家人体组织功能重建工程技术研究中心
广东省精神疾病转化医学工程技术研究中心
广东省老年痴呆诊断与康复工程技术研究中心
广东省第二人民医院人工智能医疗应用研究所
南方医科大学生物医学工程学院
广州双悠生物科技有限责任公司
北京工业大学
出处
《生物医学工程与临床》
CAS
2023年第2期238-246,共9页
基金
国家重点研发计划(2019YFC0118800,2019YFC0118804,2019YFC0118805,2019YFC0118802,2020YFC2004300,2020YFC2004301,2021YFC2009400,2021YFC2009404)
国家自然科学基金资助项目(72174082)
+3 种基金
广东省基础与应用基础研究基金自然科学基金杰出青年项目(2021B1515020064)
广东省科技重点领域研发计划项目(2018B030335001,2020B0101130020,2020B0404010002)
广州市科技计划项目(201903010032,202103000032,202206010077,202206060005,202206080005,202206010034)
广东省普通高校重点实验室项目(2020KSYS001)。
文摘
临床上精神疾病的诊断大多依赖于精神科医生的主观评价,缺少客观有效的生物学指标。脑电信号分析与机器学习方法相结合,在精神疾病辅助诊断领域的应用发展迅速,采用传统机器学习算法和深度学习算法,对脑电信号特征进行学习,从而实现精神疾病的分类研究。文章介绍了脑电信号的基本概念、处理流程及其常用特征,笔者总结了脑电信号在抑郁症、双相情感障碍、精神分裂症等精神疾病自动分类的研究进展,最后展望了机器学习方法在该领域的发展趋势。采用传统的机器学习方法仍然是用于自动分类主流的工具。但深度学习内部复杂的体系结构及训练过程阻碍了对其内部的理解,难以解释其在医学领域的作用,因此深度学习也是脑电研究发展方向之一。此外,单独对脑电图进行分析难以囊括患者所有的特征,需与其他模态的生理参数结合进行多生理参数融合分析,使得疾病诊断更加智能化。
关键词
脑电信号
精神疾病
自动分类
机器学习
深度学习
分类号
R749 [医药卫生—神经病学与精神病学]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于脑电的精神疾病自动分类研究进展
李懿
吴凯
李文豪
彭润霖
陈超敏
邓泽亚
周静
林岚
(
审校
)
《生物医学工程与临床》
CAS
2023
3
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职称材料
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