一种基于时间簇策略的多变量脑电情绪解码抑郁评估方法

本发明涉及医疗诊断技术领域，具体涉及一种基于时间簇策略的多变量脑电情绪解码抑郁评估方法，以解决目前对抑郁患者症状检测时，由于采用多变量分析模式极易出现假阳性，导致抑郁评估精准性和可靠性较差的问题。该方法通过采集抑郁患者在情绪识别任务下的脑电信号且预处理，再基于时间簇策略计算个体解码模式，提取时间动态特征，最后采用留一法交叉验证，计算贝叶斯模型预测评分与量表分数的均方根误差和显著性来评估模型在抑郁症状评估中的性能，有效避免了多变量模式分析中出现假阳性的问题，并利用脑电信号稳定提取了反映情绪加工中激活的可能异常神经状态的时间动态特征，再基于特征进行抑郁评估，实现了抑郁评估的预测精准性和可靠性。