申请/专利权人：黑龙江中医药大学

申请日：2024-02-23

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117860252A

主分类号：A61B5/16

分类号：A61B5/16;A61B5/374

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了基于脑电信号深度学习的抑郁症识别方法、系统及介质，涉及抑郁症识别技术领域，包括如下步骤：建立脑电信号数据库，收录正常人以及抑郁症患者的脑电信号，分别命名为正常脑电信号以及抑郁脑电信号；提取正常脑电信号以及抑郁脑电信号中的Beta波以及Gamma波；对Beta波以及Gamma波进行分析，判断抑郁症患者的脑波特征；对脑波特征进行深度学习；根据深度学习的结果对用户的脑电信号进行分析，识别用户是否患有抑郁症；本发明用于解决现有的抑郁症识别技术采用自测表以及相似度比对的方式进行识别，导致抑郁症的识别结果不够准确的问题。

主权项：1.基于脑电信号深度学习的抑郁症识别方法，其特征在于，包括如下步骤：建立脑电信号数据库，收录正常人以及抑郁症患者的脑电信号，分别命名为正常脑电信号以及抑郁脑电信号；提取正常脑电信号以及抑郁脑电信号中的Beta波以及Gamma波；对Beta波以及Gamma波进行分析，判断抑郁症患者的脑波特征；对脑波特征进行深度学习；根据深度学习的结果对用户的脑电信号进行分析，识别用户是否患有抑郁症。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 黑龙江中医药大学 基于脑电信号深度学习的抑郁症识别方法、系统及介质

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