一种识别多类别精神障碍的方法

本发明涉及一种识别多类别精神障碍的方法，旨在通过多模态数据的采集与分析实现精神障碍的精准分类与快速诊断。本方法包括以下步骤：采集患者的多模态数据，包括生理数据、行为数据、医学影像数据以及心理问卷数据；对采集的数据进行滤波、去噪和标准化等预处理，提取各模态的关键特征，并形成特征向量；通过加权融合不同模态的特征向量，生成统一的特征向量；基于深度学习模型(MLP)对特征向量进行训练与分类，输出每种精神障碍类别的置信度。最终，根据分类结果生成诊断报告，提示高风险和中风险类别并提供治疗建议。本发明能够克服单一数据模态的局限性，全面整合多维信息，显著提高诊断的准确性与效率。