抑郁障礙通常被稱為憂郁癥或抑郁癥,其臨床表現(xiàn)為情緒低落,興趣減退和持續(xù)明顯的悲觀厭世。現(xiàn)如今,抑郁障礙對(duì)患者的心理生理健康造成嚴(yán)重傷害,已成為世界范圍內(nèi)常見的精神疾病和致殘的主要原因之一。醫(yī)療上,抑郁障礙的診斷主要依賴于�？漆t(yī)師的臨床觀察和量表問卷等方式,但由于這些診斷方式往往較易被偽造和隱瞞,導(dǎo)致臨床確診率與患者的配合程度有很大程度的相關(guān)性。因此,尋找一種客觀有效的抑郁障礙檢測(cè)方法成為了當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。通常來說抑郁障礙患者會(huì)伴隨著大腦認(rèn)知功能以及行為的變化,腦電信號(hào)作為一種客觀的生理學(xué)指標(biāo),通過其蘊(yùn)含的豐富的時(shí)頻信息可用來來反映大腦在不同生理或病理下的狀態(tài)。同時(shí),語音作為一種無擾的行為指標(biāo)可以用來反映患者的臨床精神狀態(tài)。這兩種信號(hào)均具有采集快速,方便,不對(duì)人體產(chǎn)生侵入等優(yōu)勢(shì)。因此,本文考慮從生理學(xué)和行為學(xué)的兩個(gè)角度同時(shí)進(jìn)行研究,利用生理學(xué)和行為學(xué)模態(tài)間信息的互補(bǔ)性來使抑郁障礙的檢測(cè)更加客觀、有效和方便。此外,已有研究指出不存在通用的分類器模型,但通過多分類器的互補(bǔ)可以提升模型性能。本文利用多分類器系統(tǒng)來構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模型,旨在提高早期抑郁障礙的識(shí)別精度,輔助醫(yī)生對(duì)早期抑郁障礙...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究的目的和意義
    1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容
    1.5 文章結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于多分類器系統(tǒng)的多模態(tài)抑郁障礙檢測(cè)理論基礎(chǔ)
    2.1 抑郁障礙的多模態(tài)生理及行為信號(hào)分析基礎(chǔ)
        2.1.1 腦電信號(hào)與抑郁障礙
        2.1.2 語音信號(hào)與抑郁障礙
    2.2 多模態(tài)信息融合層次策略
        2.2.1 數(shù)據(jù)層融合策略
        2.2.2 特征層融合策略
        2.2.3 決策層融合策略
    2.3 多分類器融合系統(tǒng)的概念和原理
        2.3.1 多分類器融合系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)
        2.3.2 多分類器融合系統(tǒng)的層次策略
        2.3.3 多分類器融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)框架
    2.4 本章小結(jié)
第三章 針對(duì)抑郁障礙的腦電及語音數(shù)據(jù)采集及處理
    3.1 被試篩選
    3.2 腦電數(shù)據(jù)采集
        3.2.1 腦電信號(hào)采集設(shè)備
        3.2.2 實(shí)驗(yàn)流程
    3.3 語音數(shù)據(jù)采集
        3.3.1 語音信號(hào)采集設(shè)備
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)流程
    3.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.4.1 語音信號(hào)預(yù)處理
        3.4.2 腦電信號(hào)預(yù)處理
    3.5 特征提取
        3.5.1 腦電特征提取
        3.5.2 語音特征提取
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于動(dòng)態(tài)選擇策略的多模態(tài)抑郁障礙識(shí)別研究
    4.1 動(dòng)態(tài)分類器選擇策略
    4.2 腦電及語音模態(tài)特征層融合
    4.3 基于動(dòng)態(tài)選擇策略抑郁障礙識(shí)別模型
    4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    4.5 子分類器分類性能對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    4.6 動(dòng)態(tài)分類器選擇對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    4.7 本章小結(jié)
第五章 基于多智能體策略下的多模態(tài)抑郁障礙識(shí)別研究
    5.1 多智能體信息融合
    5.2 基于多智能體策略的多模態(tài)抑郁障礙識(shí)別模型
    5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    5.4 多分類器融合策略對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    5.5 性別差異下多分類器融合策略對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝



本文編號(hào)：3842729