融合共空间模式与脑网络特征的EEG抑郁识别

提出共空间模式算法和脑网络拓扑属性融合的脑电信号(electroencephalography,EEG)特征,结合深度学习模型时序卷积网络(temporal convolution network,TCN)对抑郁组和对照组进行分类。根据相位锁值构建电极通道间相位同步性功能网络,分析不同频段下两种类别的功能连接模式。采用多特征融合方法将共空间模式特征和脑网络拓扑特征结合起来,最后结合Fisher score特征选择方法和分类器依赖结构,得到低维高效的特征子集并应用TCN进行分类。在抑郁数据集上的实验结果验证了所提策略的有效性。

除夕,不一样的坚守

2022年除夕,我在九如城宁波霞浦康养中心和近百位老年人一起过大年,感到十分充实且有意义。清晨6点,我和其他同事早早做好准备,等待老人家属过来探望。“王院长,我们来看我家老祖宗咯!麻烦您帮我们安排一下。”“好的,302室6床张奶奶,有家属探望!”为了更好地安排会面,我直接将办公地点转移到了接待前台,远程指挥协调每个楼层,还在院区额外设置了一个舒适安静的会客厅,专门供春节期间家属探望老人使用。