【摘 要】
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基于EGI公司64导脑电采集系统,采集了16位青少年抑郁症患者和16位正常人静息态下闭眼4分钟的脑电数据。运用频谱不对称分析法(Spectral Asymmetry Index,SASI)和去趋势波动分
【机 构】
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常州大学信息科学与工程学院,常州市生物医学信息技术重点实验室,常州市第一人民医院
【基金项目】
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江苏省科技厅社会发展项目(No.BE2018638);常州市科技项目(No.CE20195025);江苏省“333高层次人才培养工程”项目;常州大学科研资助项目(No.ZMF18020322)
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基于EGI公司64导脑电采集系统,采集了16位青少年抑郁症患者和16位正常人静息态下闭眼4分钟的脑电数据。运用频谱不对称分析法(Spectral Asymmetry Index,SASI)和去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)算法提取脑电时域和频域特征。针对提取的特征的导联,一方面,选择最佳电极Pz作为分类的导联,另一方面,通过遗传算法对所有导联进行筛选,将筛选后的导联特征用于分类。使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在单
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