公开(公告)号：CN118141390B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410359441.4

申请日：2024-03-27

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 张冰涛 ,  王小敏 ,  饶娟 ,  宋昱泽 ,  陈娜

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G16H50/20 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于ICG‑OMSE脑电通道选择的抑郁症检测方法，本发明提供的基于ICG‑OMSE的EEG通道选择，针对传统粗粒化过程中数据丢失问题，ICG重构多尺度上EEG信号序列，对重构后信号进行OMSE计算，使用线性Sigmoid函数对样本熵进行非线性优化，平滑单位阶跃函数边界，定义EEG信号序列的相似性，计算各EEG通道的MSE，对其求均值并排序，逐次添加MSE均值较小通道至最优EEG通道子集，利用后续相关EEG特征及检测模型，从全通道中选择最高抑郁症检测准确率时的通道组合作为最优EEG通道。提取最优EEG通道相关特征，设计基于贝叶斯(Bayes)优化2维(2D)卷积神经网络(2D‑CNN)结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)的Bayes‑2D‑CNN‑BiLSTM检测模型，实现高准确率的抑郁症检测。

公开(公告)号：CN118141390A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410359441.4

申请日：2024-03-27

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 张冰涛 ,  王小敏 ,  饶娟 ,  宋昱泽 ,  陈娜

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G16H50/20 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于ICG‑OMSE脑电通道选择的抑郁症检测方法，本发明提供的基于ICG‑OMSE的EEG通道选择，针对传统粗粒化过程中数据丢失问题，ICG重构多尺度上EEG信号序列，对重构后信号进行OMSE计算，使用线性Sigmoid函数对样本熵进行非线性优化，平滑单位阶跃函数边界，定义EEG信号序列的相似性，计算各EEG通道的MSE，对其求均值并排序，逐次添加MSE均值较小通道至最优EEG通道子集，利用后续相关EEG特征及检测模型，从全通道中选择最高抑郁症检测准确率时的通道组合作为最优EEG通道。提取最优EEG通道相关特征，设计基于贝叶斯(Bayes)优化2维(2D)卷积神经网络(2D‑CNN)结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)的Bayes‑2D‑CNN‑BiLSTM检测模型，实现高准确率的抑郁症检测。