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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：该发明公开了一种基于脑网络的围产期抑郁症诊断评估系统，属于医疗健康与脑科学技术的交叉领域。本发明旨在通过脑电网络分析提供更为客观的生理指标，减少诊断过程中的主观性，并实现疾病严重程度的定量评估。通过分析脑电活动的微妙变化，实现围产期抑郁症的早期诊断。通过精细的脑电网络分析技术，能够捕捉到与抑郁症相关的特异性脑电特征，提高诊断的准确性和特异性。

主权项：1.一种基于脑网络的围产期抑郁症诊断评估系统，该系统包括：数据采集模块、预处理模块、特征提取模块、诊断模块；所述数据采集模块采集孕期或产后的妇女脑电信号；所述预处理模块是对数据采集模块采集到的数据进行预处理，包括：平均参考、滤波、数据分割；所述特征提取模块的具体处理方法为：步骤1：构建静息态脑网络，然后根据脑网络提取如下特征：计算聚类系数C： 计算特征路径长度L： 计算全局效率Ge： 计算局部效率Le： 其中，i,j,h分别表示对应的脑网络节点，dij表示节点i和j之间的加权最短路径长度，djhΨi表示与节点i有关联的节点j和节点h之间的加权最短路径长度，n为节点数，Ψ表示给定网络中所有节点的集合，wplv为PLV估计的连接权值，PLV表示相位锁时值；步骤2：根据网络属性计算抑郁分P，P＝β0+β1C+β2L+β3Ge+β4Le+ε其中，β0、1、2、3、4表示网络属性的回归系数，ε表示误差项；步骤3：对抑郁孕妇组和健康孕妇组的脑网络进行了统计检验，得到了差异脑网络，两组受试者在差异脑网络上具有差异大于设定阈值的边被初步选定为潜在的空间特征边；步骤4：计算步骤3得到的空间特征边与抑郁分P的相关性，相关性大于等于设定阈值的空间特征边置“1”，其余边置“0”，得到一个逻辑矩阵；将该逻辑矩阵与差异脑网络进行逐元素乘法，得到修正后的潜在的空间特征边；计算修正后的潜在的空间特征边的对应位置的PLV值，所有PLV值的集合定义为原始的空间特征；所述诊断模块采用支持向量机作为分类器，采用数据采集模块、预处理模块、特征提取模块获取样本数据，采用获取的样本数据训练分类器，该分类器的输入为原始的空间特征，输出分为两类：健康或抑郁；实际检测时，采用训练好的分类器对新收到的数据进行分类。

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