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题名基于眼动虚拟场景的抑郁症辅助诊断系统
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作者
赵无忌
杨建利
杨晓茹
张烁
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机构
河北大学电子信息工程学院
北京师范大学心理学部
保定市生产力促进中心
河北大学附属医院人事处
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出处
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期535-540,共6页
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基金
河北大学自然科学多学科交叉研究计划资助项目(DXK202205)。
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文摘
眼动作为一种行为学评估方式,在精神类疾病的辅助诊断中起到越来越重要的作用.结合眼动追踪技术以及抑郁症的眼动行为学机理,开发了一款适用于抑郁症辅助诊断的眼动虚拟现实系统.系统中集成了能够对抑郁症患者注意能力、记忆能力和空间导航能力进行评估的3种虚拟游戏场景,并能够实时记录被试者的眼动数据.通过眼动特征提取与分析实现了抑郁症患者多种能力的准确评估,进而实现抑郁症的辅助诊断.通过20名抑郁症患者和20名健康被试者的验证,证明了该系统在抑郁症辅助诊断方面的有效性.该项研究将有助于推进抑郁症的数字化诊疗方式发展.
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关键词
眼动
抑郁症
虚拟现实
辅助诊断
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Keywords
eye-movement
depression
virtual reality
assisted diagnosis
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进卷积神经网络的SSVEP解析算法
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作者
杨建利
赵松磊
刘凤双
杨晓茹
张烁
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机构
河北大学电子信息工程学院
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出处
《河北大学学报(自然科学版)》
2025年第5期530-540,共11页
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基金
河北大学自然科学多学科交叉研究计划项目(DXK202205)。
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文摘
稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potentials,SSVEP)是脑机接口中常用的一种方式,该方式通常存在时域和频域信息利用不充分,导致信号解析不精准、不及时的问题.为此,本文提出了一种改进卷积神经网络模型的SSVEP解析算法.设计了多通道输入模型,以多个频带滤波的信号作为输入,利用并行的时间注意力模块和多频带组合模块分别提取时域和频域的深度特征,经分类模块的多特征域融合分析实现了SSVEP信号的精准解析.在2个公共数据集上对本文算法进行了验证,分别取得了98.14%和82.72%的分类准确率.实验结果表明,该模型具有较高性能和鲁棒性,有助于推动基于SSVEP的脑机接口发展.
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关键词
卷积神经网络
脑机接口
稳态视觉诱发电位
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Keywords
convolutional neural network
brain-computer interface
SSVEP
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术]
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