公开(公告)号：CN120036786A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510094793.6

申请日：2025-01-21

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 胡婷婷 ,  张通 ,  徐自华 ,  陈变娜 ,  吴梦琪 ,  陈俊龙

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/23 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241 ,  G16H50/30 ,  G06F16/901

Abstract: 本发明公开了一种抑郁检测方法、系统、设备及介质，其中，该方法获取待抑郁检测的脑电数据；对所述脑电数据进行聚类图构建，得到聚类模块图，所述聚类模块图包括若干个聚类模块节点，每个所述聚类模块节点用于表征所述脑电数据中具有相同聚类中心的若干个脑电信号通道；对所述脑电数据进行拓扑图构建，得到拓扑表示图；根据所述聚类模块图，对所述拓扑表示图进行多层图交互融合，得到交互融合图特征；对所述交互融合图特征进行特征分类，得到所述脑电数据的抑郁检测结果。该方法可以提高抑郁检测的准确性和适应性。本发明涉及脑电数据分析技术领域。

公开(公告)号：CN120067677A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510094792.1

申请日：2025-01-21

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈俊龙 ,  徐自华 ,  陈变娜 ,  张通

IPC: G06F18/214 ,  A61B5/16 ,  A61B5/372 ,  A61B5/374 ,  A61B5/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G16H50/30 ,  G16H20/70 ,  G16H50/70 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种抑郁检测模型的训练方法、检测方法及系统，其中，该训练方法包括获取脑电训练数据；对所述脑电训练数据进行频谱特征提取，得到频谱特征集；对所述脑电训练数据进行时序特征提取，得到时序特征集；对所述频谱特征集进行频谱代理图学习，得到频谱编码表示，以及对所述时序特征集进行时序代理图学习，得到时序编码表示；根据所述频谱编码表示，对所述时序编码表示进行双域特征融合，得到双域融合特征；根据所述双域融合特征，对初始化的抑郁检测模型进行参数更新，得到训练好的抑郁检测模型。该训练方法可以提供一种抑郁检测模型，其有利于提高抑郁检测的客观性、检测效率和检测准确度。本发明涉及人工智能技术领域。