融合共空间模式与脑网络特征的EEG抑郁识别

提出共空间模式算法和脑网络拓扑属性融合的脑电信号（electroencephalography,EEG）特征,结合深度学习模型时序卷积网络（temporal convolution network,TCN）对抑郁组和对照组进行分类。根据相位锁值构建电极通道间相位同步性功能网络,分析不同频段下两种类别的功能连接模式。采用多特征融合方法将共空间模式特征和脑网络拓扑特征结合起来,最后结合Fisher score特征选择方法和分类器依赖结构,得到低维高效的特征子集并应用TCN进行分类。在抑郁数据集上的实验结果验证了所提策略的有效性。