摘要
本发明公开了一种基于异步脑电的抑郁人群判定系统及方法,包括异步脑电采集模块、异步脑电信号预处理模块、异步脑电时序特征提取模块、异步脑电抑郁人群判定模型和反馈模块,异步脑电采集模块的输出端与异步脑电信号预处理模块的输入端连接,异步脑电信号预处理模块的输出端与异步脑电时序特征提取模块的输入端连接,异步脑电时序特征提取模块的输出端与异步脑电抑郁人群判定模型的输入端连接,异步脑电抑郁人群判定模型的输出端与反馈模块的输入端连接。本发明采用上述的一种基于异步脑电的抑郁人群判定系统及方法,通过采集和分析脑电信号的时序特征,结合机器学习算法,实现对抑郁症的精准判定与早期识别。
技术关键词
脑电信号预处理
判定系统
特征提取模块
抑郁
融合深度学习模型
时序分析方法
时序特征
音频
输入端
控制脉冲发生器
分析脑电信号
模数转换器
机器学习算法
声音系统
事件特征
机制
医疗设备
系统为您推荐了相关专利信息
视觉导航方法
特征提取模块
注意力
智能驾驶控制系统
通道
GIS母线舱
历史气象数据
状态预警方法
预警模型
长短期记忆网络
性别识别方法
主动学习框架
残差注意力机制
归一化模块
度量