【摘要】：當(dāng)前世界上有著龐大的抑郁癥患病人群。受快節(jié)奏生活方式和高壓力的影響,抑郁癥患者數(shù)目還在不斷增長(zhǎng)并預(yù)計(jì)在2020年達(dá)到僅次于心臟病患者的規(guī)模。及時(shí)的診斷和醫(yī)治能夠減輕抑郁癥給患者、患者親屬和社會(huì)帶來的負(fù)擔(dān)。然而,當(dāng)前診斷抑郁癥的主要手段是基于量表的診斷方法,該方法具有很強(qiáng)的主觀性并且診斷準(zhǔn)確率低。因此迫切地需要找到一種能夠客觀、高效識(shí)別抑郁癥患者的方法。大量研究表明抑郁癥患者和正常人群在大腦活動(dòng)上存在顯著差異。腦電(Electroencephalography,EEG)作為能夠客觀反應(yīng)大腦活動(dòng)狀態(tài)的生物電信號(hào),憑借著非侵入性、易獲取和時(shí)間分辨率高等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用到抑郁癥研究領(lǐng)域。當(dāng)前,抑郁癥的發(fā)病機(jī)理尚不明確,因而研究人員在基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和腦電識(shí)別抑郁癥患者的研究中,缺乏足夠的先驗(yàn)知識(shí)來設(shè)計(jì)和篩選特征。深度學(xué)習(xí)(Deep Learning,DL)憑借其強(qiáng)大的表征學(xué)習(xí)能力,在計(jì)算能力快速增長(zhǎng)和樣本獲取更加便利的今天被成功地應(yīng)用到眾多領(lǐng)域。相對(duì)其它機(jī)器學(xué)習(xí)方法,深度學(xué)習(xí)能夠自發(fā)實(shí)現(xiàn)特征提取和篩選,不需要復(fù)雜的特征工程。本文從17名抑郁癥患者和17名正常被試上各采集了時(shí)長(zhǎng)為5分鐘的閉眼靜息態(tài)腦電數(shù)據(jù),基于采集到的腦電數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)探索抑郁癥患者的識(shí)別方法。本文的主要工作為:(1)通過把單條腦電記錄截取成片段的方法,將可用數(shù)據(jù)量增加到數(shù)千條。使用依照電極序號(hào)將對(duì)應(yīng)記錄依次排列、基于距離映射和非距離映射三種方法將腦電數(shù)據(jù)組織成不同的深度學(xué)習(xí)模型輸入樣本,以保留原始腦電信號(hào)的時(shí)域、頻域和空間特性;(2)針對(duì)構(gòu)造的三種腦電樣本特點(diǎn),設(shè)計(jì)了不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),采用了不同的訓(xùn)練策略;(3)把被試所有片段中被模型預(yù)測(cè)為某類別的比例作為個(gè)體分類的依據(jù),從片段分類準(zhǔn)確率和被試分類準(zhǔn)確率兩方面對(duì)本文的方法進(jìn)行對(duì)比;(4)使用深度學(xué)習(xí)可視化技術(shù)驗(yàn)證本文方法的有效性和可靠性。本文的方法在全部片段分類和被試個(gè)體分類中分別取得了81.03%和88.24%的最高分類準(zhǔn)確率�？梢暬Y(jié)果表明本文的方法能夠從腦電數(shù)據(jù)中提取出可以有效區(qū)分兩類人群的特征,并且大腦前額葉對(duì)深度模型的預(yù)測(cè)有著最大的影響,這與當(dāng)前的一些研究發(fā)現(xiàn)一致。本文的結(jié)果驗(yàn)證了將深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)一步應(yīng)用該領(lǐng)域的有效性和可行性。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R749.4
【圖文】：

生學(xué)位論文 基于腦電信號(hào)和深度學(xué)習(xí)方法的抑郁癥會(huì)讀取來自前一細(xì)胞的狀態(tài)并在處理后輸出新的狀態(tài)分來自輸入到當(dāng)前細(xì)胞的狀態(tài)信息，即前一細(xì)胞的輸細(xì)胞的輸入數(shù)據(jù)。遺忘門的作用是在生成新狀態(tài)時(shí)，的數(shù)據(jù)輸入，決定在多大程度上保留由前一細(xì)胞輸入現(xiàn)方法如公式（2-3）所示： = ( д ) 一個(gè)細(xì)胞的輸出， 表示當(dāng)前細(xì)胞的輸入， 表示 Sigm表示遺忘門的輸出、權(quán)重參數(shù)和偏差參數(shù)。 的大小保留的多少。

蘭州大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 基于腦電信號(hào)和深度學(xué)習(xí)方法的抑郁癥患者識(shí)別研究前兩層都是卷積層，其中第一層使用了 30 個(gè)尺寸為 15*1 的一維卷積核來處理時(shí)間維度上的信息并得到 30 個(gè)特征圖，第二層使用了 25 個(gè)尺寸為 30*1*16 的卷積核，30 對(duì)應(yīng)著輸入到本層的特征圖數(shù)目，相當(dāng)于在每個(gè)特征圖上使用大小為 1*16 的一維卷積核來提取各電極對(duì)應(yīng)記錄之間的相關(guān)性特征。經(jīng)過前兩層的處理，樣本對(duì)應(yīng)的所有特征圖都是一維的，這些特征圖表征了電極之間的相關(guān)性和部分時(shí)間特性。第三、五、七和九層為池化層，池化大小為 3*1，步長(zhǎng)為 3，池化方式為最大池化。第四、六和八層為卷積層，每層的卷積核尺寸分別為25*10*1、50*10*1 和 100*10*1，卷積核尺寸中的第一個(gè)數(shù)字都對(duì)應(yīng)輸入到每層的特征圖個(gè)數(shù)，卷積核數(shù)目分別為 50、100 和 200。所有的 5 個(gè)卷積層中，卷積核的移動(dòng)步長(zhǎng)均為1，激活函數(shù)均為線性整流函數(shù)。第十層到十一層為全連接層，每層的隱單元個(gè)數(shù)分別為 200、50，最后為 Softmax 輸出層，完成預(yù)測(cè)結(jié)果的輸出。圖 4-1 為該模型結(jié)構(gòu)的示意圖，圖中 Conv 表示卷積層，Pool 表示池化層，F(xiàn)C 表示全連接層。

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本文編號(hào)：2718325