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题名抑郁症EEG诊断的类脑学习模型
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作者
曾昊辰
胡滨
关治洪
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机构
华中科技大学人工智能与自动化学院
华南理工大学未来技术学院
人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第3期157-164,共8页
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基金
国家自然科学基金(61976100)
人工智能与数字经济广东省实验室(广州)项目(PZL2023ZZ0001)。
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文摘
抑郁症是一种全球性精神疾病,传统诊断方法主要依靠量表与医生的主观评估,无法有效识别症状,甚至存在误诊的风险。基于生理信号的深度学习辅助诊断有望改善传统缺乏生理学依据的方法。然而,传统深度学习方法依赖巨大算力,且大多是端到端的网络学习。这些学习方法也缺乏生理可解释性,限制了辅助诊断临床应用。提出一种用于抑郁症脑电图(electroencephalogram,EEG)诊断的类脑学习模型,在功能层面,构建脉冲神经网络对抑郁症与健康个体进行分类,精度超过97.5%,相比深度卷积方法,脉冲方法降低了能耗;在结构层面,利用复杂网络建立脑连接的空间拓扑并分析其图特征,找出了抑郁症个体潜在的脑功能连接异常机制。
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关键词
类脑学习
脉冲神经网络
复杂网络特征
抑郁症
脑电图
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Keywords
brain-inspired learning
spiking neural network
complex network feature
depression
electroencephalogram(EEG)
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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