《抑郁症患者脑电导联选择算法及分类研究》

技术简介：

基于EGI公司64导脑电采集系统,采集了16位青少年抑郁症患者和16位正常人静息态下闭眼4分钟的脑电数据。运用频谱不对称分析法(Spectral Asymmetry Index,SASI)和去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)算法提取脑电时域和频域特征。针对提取的特征的导联,一方面,选择最佳电极Pz作为分类的导联,另一方面,通过遗传算法对所有导联进行筛选,将筛选后的导联特征用于分类。使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在单导联和多导联的情况下,对抑郁症患者和正常人进行分类,结果发现,单导联下,使用SVM分类器对抑郁组和对照组的SASI和DFA结果进行分类,分类精度分别为45.5%和51.5%,使用遗传算法的分类精度分别为78.1%和90.6%,SASI算法的计算实时性优于DFA算法,DFA算法的准确性优于SASI算法。该研究为抑郁症的计算机辅助诊断提供了理论依据。

研发人员：沈潇童;毕卉;王苏弘;李文杰;邹凌;