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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明公开了一种基于ERP‑fNIRS的抑郁症状特性识别方法及装置，针对抑郁病症的核心症状识别的需求，重新设计新型ERP任务范式，并联合fNIRS信号同步记录脑部组织的血氧活动以有效监测脑功能状态，利用OFSLLES策略对高度非线性的ERP‑fNIRS多模态数据降维后，从中提取到抑郁病症信号特征并构建特征数据样本，之后结合具有双结构的CAG神经网络进行核心症状特征信息的融合，对抑郁病症实现精准分辨。本发明有效解决了抑郁症核心病症特性检测的痛点，极大提升了病症识别精度，从而可智能化地辅助医生对抑郁症进行判断和评估，并提供了客观、可量化的检测指标，为抑郁症的个体化精准诊疗打开新思路。
主权项：1.一种基于ERP-fNIRS的抑郁症状特性识别方法，其特征在于，包括：预先设置用于抑郁症病症识别的Flanker范式；基于所述Flanker范式以及前额皮质区血流率的变化，收集同步多模态数据；利用OFSLLE算法对所述同步多模态数据进行特征降维处理；将降维后的所述同步多模态数据在欧几里得结构以及图结构下进行特征提取，并将双结构特征信息融合后，输出抑郁症病症的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于ERP-fNIRS的抑郁症状特性识别方法及装置
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