公开(公告)号：CN119830140A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510309096.8

申请日：2025-03-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 杜若瑜 ,  刘益玮 ,  张哲源 ,  陈子俊 ,  韦尚林 ,  王雨阳 ,  栗远航 ,  肖涵予 ,  周依杰 ,  徐欣 ,  杨效禹

IPC: G06F18/2415 ,  G08B21/18 ,  G16H50/20 ,  G16H50/80 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/2431 ,  A61B5/16 ,  A61B5/374 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了基于脑机接口技术的抑郁情绪状态分级预警方法及系统，首先进行信号采集与预处理，即通过本地存储或用户上传接口获取EEG信号数据，对原始EEG信号依次进行数字滤波和标准化处理；然后进行深度学习模型训练与分析，将预处理后的EEG信号输入预训练的深度学习模型，通过多模态融合网络架构提取时空特征，输出概率分布；最后进行分级预警：根据模型输出的最高概率类别判定当前情绪状态，结合历史数据分析生成趋势预警。本发明通过多模块协同设计、深度学习算法应用以及脑机接口技术的引入，在抑郁症诊断的精度、效率、安全性和个性化干预的方面取得了显著的有益效果，具有广泛的应用前景和社会价值。