【摘 要】
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近年来,抑郁症作为一种情绪障碍疾病,其发病率逐年提高,不仅对人体健康造成极大威胁,也影响了家庭和社会的和谐发展,其潜在的发病机制仍需进一步研究.脑电信号（Electroencephalogram:EEG）包含着大量的生理和病理信息,其具有无创伤、成本低、时间分辨率高等特点,在抑郁症研究的各方向都有着广泛地应用.本文从研究EEG各通道之间的功能连通性出发,引入时频分析技术到功能连通性矩阵的构建中,在
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近年来,抑郁症作为一种情绪障碍疾病,其发病率逐年提高,不仅对人体健康造成极大威胁,也影响了家庭和社会的和谐发展,其潜在的发病机制仍需进一步研究.脑电信号（Electroencephalogram:EEG）包含着大量的生理和病理信息,其具有无创伤、成本低、时间分辨率高等特点,在抑郁症研究的各方向都有着广泛地应用.本文从研究EEG各通道之间的功能连通性出发,引入时频分析技术到功能连通性矩阵的构建中,在此基础上,通过基于图正则的特征选择模型,选取用于识别抑郁症的更有鉴别力的特征.与已有研究相比,该模型的识别率具有明显优势.本文的主要工作可概括如下:一、将本征时间尺度分解方法（Intrinsic Time-scale Decomposition:ITD）应用于脑电信号的功能连通性分析中.通过ITD方法分解出EEG的五个固有旋转分量,而后使用每个通道不同分量的瞬时频率和瞬时幅值的均值、方差、偏度、峰度的级联作为该通道的替代信息,该方法在降维的同时还可保留通道的重要信息,为后续的分析做准备;在脑功能连通性的研究中,选用皮尔逊（Pearson）相关系数来构建静息态大脑功能网络,通过对两类人群的功能连通性分析,发现高分组连接密度大的电极主要分布在大脑的左额叶、顶叶中部、右后颞叶和枕叶中部.低分组连接密度较大的电极主要分布在额叶、顶叶、右前颞叶和左后颞叶.二、引入流形学习的思想,在自适应LASSO模型的基础上加入图正则项,建立了GALASSO模型.并使用交替方向乘子法进行求解,该模型充分考虑了数据本身存在的几何结构信息,相比于传统的LASSO模型和自适应LASSO模型,能够获得更高的识别精度.在抑郁症公开数据集上的测试结果验证了GA-LASSO模型的有效性.为了实现普适化,本文采集并使用了60名大学生在静息态下的EEG数据,通过完成两个抑郁量表CESD和PROMIS的评估和问卷的得分情况,分为了抑郁高风险组和低风险对照组.在该数据集上,GA-LASSO模型在不同的分类器下,均得到了较高的识别精度.特别地,使用GALASSO模型与神经网络分类器相结合策略,可获得98.33%的识别正确率.
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