一种基于静息态脑网络的抑郁识别分析系统

摘要

本发明提出的一种基于静息态脑网络的抑郁识别分析系统，包括(a)静息态脑电数据采集及预处理模块，用于采集被试者静息态脑电数据；对采集的静息态脑电数据进行预处理，(b)提取脑网络度量模块，用于构建个性化脑网络结构，从个性化的脑网络结构中分别找出抑郁组和正常对照组的共性活动脑区，基于两组的共性活动脑区找出差异脑区，提取脑网络度量；(c)分类识别模块，用于对提取的脑网络度量及功能连接特征进行特征选择，并对筛选完特征的数据进行分类，实现抑郁患者和正常被试的识别。其优势是特征维度有效降低，提高计算效率，并且可以有效的实现抑郁识别。