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脑卒中后抑郁症(PSD)是卒中后常见的并发症之一,严重威胁着脑卒中患者的健康。目前PSD的诊断主要依据病人的临床表现及各种量表,这类方法存在一定的主观性。脑电图(EEG)结合深度学习技术有可能为PSD诊断提供客观标准。本研究采集28名脑卒中后无抑郁受试者(PSND)和38名脑卒中后轻度抑郁患者(PSMD)的EEG信号,提出了一种基于注意力机制的长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(EEGNet)特征融合的端到端的PSD诊断框架。采用LSTM模型来学习EEG信号在时序上的依赖关系,引入的注意力机制对LSTM模型中时域信息进行权重分配来提高有用信息的利用率,最终通过EEGNet模块来提取EEG信号中更具表征的深层特征。通过10折交叉验证得出准确度、精确度、召回率、F1-Score和Kappa系数,分别为95.90%、95.75%、96%、95.82%和91.60%。与基础的深度学习模型相比,本文的方法能保持稳定的模型性能,对PSD的诊断具有较高的准确性,为PSD的筛查和诊断提供了一定的参考。 相似文献
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