[1]刘岩,李幼军,陈萌. 基于固有模态分解和深度学习的抑郁症脑电信号分类分析[J].中国医学物理学杂志,2017,34(9):963-967.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2017.09.021]
 [J].Chinese Journal of Medical Physics,2017,34(9):963-967.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2017.09.021]
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 基于固有模态分解和深度学习的抑郁症脑电信号分类分析()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
34卷
期数:
2017年第9期
页码:
963-967
栏目:
脑科学与神经物理
出版日期:
2017-09-20

文章信息/Info

文章编号:
1005-202X(2017)09-0963-05
作者:
 刘岩123李幼军123陈萌123
 1.北京工业大学电子信息与控制工程学院, 北京 100124; 2.磁共振成像脑信息学北京市重点实验室, 北京 100124; 3.脑信息智慧服务北京国际科技合作基地, 北京 100124
关键词:
 抑郁症脑电信号固有模态分解固有模态函数卷积神经网络
分类号:
TP391.4
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2017.09.021
文献标志码:
A
摘要:
 以采集到的抑郁症患者和正常人的脑电信号为基础,采用固有模态分解算法对原始信号去噪处理,通过卷积神经网络对抑郁症患者和正常人进行分类分析。首先通过脑电信号的采集实验,采集15位抑郁症患者和15位正常人对照组Fp1的静息态脑电信号;之后对采集到的静息态脑电进行去噪处理,脑电去噪处理主要包括固有模态分解算法对原始信号的分解获得不同层次的IMF分量,对IMF分量进行频域分析,通过硬阈值的方法剔除原始信号中的噪声信号;最后采用卷积神经网络对抑郁症患者和正常人对照组进行二值分类,结果相较于传统的特征提取-机器学习算法,分类准确率明显提高。

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备注/Memo

备注/Memo:
 【收稿日期】2017-04-18
【基金项目】国家重点基础研究发展资助计划(2014CB744600)
【作者简介】刘岩,硕士研究生,研究方向:机器学习、数据挖掘、脑信息学,E-mail:741642676@qq.com
更新日期/Last Update: 2017-09-21