一种基于分层多级门控的心境障碍评估模型的构建方法

本发明提供一种基于分层多级门控的心境障碍评估模型的构建方法，包括：获取多个被试者的脑电信号，标注标签，构建第一训练样本集；利用第一训练样本集进行训练，得到多种脑电参数组合分别对应的时序动态图网络特征提取模型以及相关的时序动态图网络特征；利用第一训练样本集、时序动态图网络特征构建第二训练样本集，对分层多级门控模型进行训练；基于各脑电参数组合对应的时序动态图网络特征提取模型和分层多级门控模型，得到心境障碍评估模型。本发明解决了现有技术中的心境障碍评估模型没有考虑脑区、频带和观测时间长度间不同参数组合与任务的相关性，没有基于任务相关性进行不同参数脑网络的分层筛选，导致评估准确度受限的问题。