【摘 要】
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目前抑郁症的临床诊断多以医生经验和患者主观感受为主，主观性强、准确率低、耗时长。随着神经电生理学和计算机技术的发展，抑郁症的客观分类与识别成为可能。但是，已有的基于静息态脑电信号的抑郁症分类识别方法较为单一，脑电特征选取的精准性、综合性和有效性有待进一步探究。本文在设计包含两种模态实验范式的基础上，提出一种基于HFD和LZC特征联合的单通道静息态脑电抑郁症分类识别方法，以期用较少的特征获得较高的分
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金（81925020）； 国家自然科学基金（81801786）； 天津市自然科学基金（19JCYBJC29200）项目资助；
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目前抑郁症的临床诊断多以医生经验和患者主观感受为主，主观性强、准确率低、耗时长。随着神经电生理学和计算机技术的发展，抑郁症的客观分类与识别成为可能。但是，已有的基于静息态脑电信号的抑郁症分类识别方法较为单一，脑电特征选取的精准性、综合性和有效性有待进一步探究。本文在设计包含两种模态实验范式的基础上，提出一种基于HFD和LZC特征联合的单通道静息态脑电抑郁症分类识别方法，以期用较少的特征获得较高的分类准确率。首先采集8名抑郁患者和8名健康对照的静息态脑电信号；然后提取其非线性动力学特征参数HFD和LZC;最后将特征数据输入到非线性支持向量机模型中进行分类识别。结果表明，联合特征得到的灵敏度、特异性和分类正确率最高分别为98.12%、96.67%和95.10%,较单独HFD/LZC特征平均分别提高了23.05%、17.02%和19.29%。同时，模型主体部分仅耗时约12 s。研究结果对临床实践中抑郁症的识别和辅助诊断具有重要意义。
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