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面向抑郁障礙識別的腦電及語音信號多分類器融合建模研究

發(fā)布時間:2023-08-18 18:35
  抑郁障礙通常被稱為憂郁癥或抑郁癥,其臨床表現(xiàn)為情緒低落,興趣減退和持續(xù)明顯的悲觀厭世,F(xiàn)如今,抑郁障礙對患者的心理生理健康造成嚴(yán)重傷害,已成為世界范圍內(nèi)常見的精神疾病和致殘的主要原因之一。醫(yī)療上,抑郁障礙的診斷主要依賴于?漆t(yī)師的臨床觀察和量表問卷等方式,但由于這些診斷方式往往較易被偽造和隱瞞,導(dǎo)致臨床確診率與患者的配合程度有很大程度的相關(guān)性。因此,尋找一種客觀有效的抑郁障礙檢測方法成為了當(dāng)前的一個研究熱點。通常來說抑郁障礙患者會伴隨著大腦認(rèn)知功能以及行為的變化,腦電信號作為一種客觀的生理學(xué)指標(biāo),通過其蘊含的豐富的時頻信息可用來來反映大腦在不同生理或病理下的狀態(tài)。同時,語音作為一種無擾的行為指標(biāo)可以用來反映患者的臨床精神狀態(tài)。這兩種信號均具有采集快速,方便,不對人體產(chǎn)生侵入等優(yōu)勢。因此,本文考慮從生理學(xué)和行為學(xué)的兩個角度同時進(jìn)行研究,利用生理學(xué)和行為學(xué)模態(tài)間信息的互補性來使抑郁障礙的檢測更加客觀、有效和方便。此外,已有研究指出不存在通用的分類器模型,但通過多分類器的互補可以提升模型性能。本文利用多分類器系統(tǒng)來構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模型,旨在提高早期抑郁障礙的識別精度,輔助醫(yī)生對早期抑郁障礙...

【文章頁數(shù)】:72 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究的目的和意義
    1.4 論文主要研究內(nèi)容
    1.5 文章結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于多分類器系統(tǒng)的多模態(tài)抑郁障礙檢測理論基礎(chǔ)
    2.1 抑郁障礙的多模態(tài)生理及行為信號分析基礎(chǔ)
        2.1.1 腦電信號與抑郁障礙
        2.1.2 語音信號與抑郁障礙
    2.2 多模態(tài)信息融合層次策略
        2.2.1 數(shù)據(jù)層融合策略
        2.2.2 特征層融合策略
        2.2.3 決策層融合策略
    2.3 多分類器融合系統(tǒng)的概念和原理
        2.3.1 多分類器融合系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)
        2.3.2 多分類器融合系統(tǒng)的層次策略
        2.3.3 多分類器融合系統(tǒng)的設(shè)計框架
    2.4 本章小結(jié)
第三章 針對抑郁障礙的腦電及語音數(shù)據(jù)采集及處理
    3.1 被試篩選
    3.2 腦電數(shù)據(jù)采集
        3.2.1 腦電信號采集設(shè)備
        3.2.2 實驗流程
    3.3 語音數(shù)據(jù)采集
        3.3.1 語音信號采集設(shè)備
        3.3.2 實驗流程
    3.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.4.1 語音信號預(yù)處理
        3.4.2 腦電信號預(yù)處理
    3.5 特征提取
        3.5.1 腦電特征提取
        3.5.2 語音特征提取
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于動態(tài)選擇策略的多模態(tài)抑郁障礙識別研究
    4.1 動態(tài)分類器選擇策略
    4.2 腦電及語音模態(tài)特征層融合
    4.3 基于動態(tài)選擇策略抑郁障礙識別模型
    4.4 實驗設(shè)置
    4.5 子分類器分類性能對比實驗
    4.6 動態(tài)分類器選擇對比實驗
    4.7 本章小結(jié)
第五章 基于多智能體策略下的多模態(tài)抑郁障礙識別研究
    5.1 多智能體信息融合
    5.2 基于多智能體策略的多模態(tài)抑郁障礙識別模型
    5.3 實驗設(shè)置
    5.4 多分類器融合策略對比實驗
    5.5 性別差異下多分類器融合策略對比實驗
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝



本文編號:3842729

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