抑郁症是一种不易察觉的精神疾病,随着Nirmatrelvir社会的发展,生存压力增大,使抑郁症患者的数量迅速增加,如何快速准确诊断抑郁症成为迫切需要解决的问题。人工诊断受医生主观判断、患者精神状态和诊断环境等多方面因素影响,不容易得到一个客观准确的结果。脑电信号作为一种能够反映大脑活动的电信号,可以连续、无创、相对廉价地监测大脑活动,随着脑电采集设备的进步和人工智能技术的发展,脑电信号越来越多的应用于抑郁症的诊断。但目前基于单通道的脑电信号和传统机器学习的方法,泛化能力和诊断精度还需要提高。为解决这一问题,基于多通道脑电信号和深度学习研究了脑电信号通道选择方法和抑郁症诊断模型,并利用多个数据集进行了实验,结果表明诊断效率和精度大大提高。论文的主要研究内容分为以下几个部分:(1)研究了多通道的脑电信号转换为二维图像特征的转换方法。将脑电信号识别分类问题转变为图像识别分类问题,利用深度学习的自动学习和特征抽取,对图像特征快速诊断。(2)研究了一种基于卷积神经网络的脑电信号与抑郁症相关性识别方法。为了简化提取特征的过程,选择与抑郁症相关性强的脑电信号通道,使用具有标记的多通道脑电图作为数据,将每个通道的脑电信号,划分成神经网络训练的数据集,比较单个通道的情况下,每个通道对抑郁症的分类性能,从而挑选出与抑郁症相关性最高的若干个脑电信号通道。实验表明,脑电图每个通道的信号与抑郁症的相关性并不一致,验证了方法的有效性,减化了提取特征分析的过程。(3)研究了一种基于多通道脑电信号融合和裁剪增强的抑郁症诊断方法。为了利用脑电图的多通道信息,先将多通道脑电图数据融合转化为二维图像,然后使用多尺度裁剪技术增加数据集的样本数量,再通过卷积神经网络selleckchem Regorafenib对其训练。实验表明,多通道融合与多尺度裁剪的结合能够充分利用多个传感器记录中所包含tibiofibular open fracture的信息,显著提高了抑郁症诊断的分类精度。且复杂度低、鲁棒性高,有利于检测系统的大范围应用。