基于脑电信号及微行为特征的校园早期抑郁症识别  

作　　者：秦亚凡 葛克清 刘青云 刘锦慎 原梦 

机构地区：[1]华北理工大学,河北唐山063210

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

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。

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[医药卫生—基础医学]