基于眼动、脑电特征的抑郁识别研究

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1、分类号：密级：？州／满、著研究生学位论文论文题目（中文）基于眼动、脑电特征的抑郁识别研究论文题＇ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＤｅｐｒｅｓｓｉｏｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄ目夕［文（）ｏｎＥｙｅＭｏｖｅｍｅｎｔＦｅａｆ：ｕｒｅａｎｄＥＥＧＦｅａＵｉｒｅ研究生姓名沈撰学科、专业计算机技术普适计算研究方向学位级别工程硕±导师姓名、职称胡斌教授论文工作２０Ｕ年７月至２０１５年５月起止年月论文提交日期２０１５年３月论文答辩日期２０１５年５月学位授予日期２０１５年６月校址：

2、甘肃省兰州市原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研巧所取得的成果。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名；日期：Ｉ，关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权旧属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校

3、保存或向国家有关部口或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；论文的全部或部分内容编入有关数据库进行本人授权兰州大学可？将本学位检索，可Ｗ采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用一学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研究内容：□可Ｗ公开□不宜公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后通用本授权书。一＂Ｖ＂（请在Ｗ上选项内选揮其中项打），｛Ｊ．：：：ｉ？广ｒ论文作者签名－：导师签名：次謹－日期：占日期：方作Ｉ基于眼动、脑电

4、特征的抑郁巧别研究中文摘要抑郁症是当前社会的一种常见精神类疾病，并且近年来趋于高发态势。然而当前抑郁诊断问题众多，首先，基于个人隐私的考虑，多数患者拒绝与医生面对面交流，其次，当前的主要诊断方式为医生问诊与量表，这种方法受医生与患者的主观因素影响较大。尤其对于轻度抑郁或称抑郁倾向人群，其人群基己病情缺少了解一。因此急需数较大，且对自种能够在保证患者隐私的前提下客观量化其抑郁水平的方法。本课题通过研究线性和非线性脑电特征组合！＾及一眼动特征，希望能给出个更加准确、客观的方法来为抑郁诊断提供支持，并可协助对抑郁患者病情的实时监测。通过对

5、中轻度抑郁和非抑郁人群在观看情绪面孔表情图片任务中的脑电数据提取脑电持征，使用多种分类器来对中轻度ｋＮ抑郁和非抑郁人群进巧区分，其中Ｎ获得了９９．１％的分类准确率，这是目前为止就我们所知相关研究中的最高准确率。同时，通过相关性分析中，根据不同电极点位置上脑电特征与类别的关系，分析了单导脑电抑郁识别的可行性。此外，在，利用随机森林方法眼动特征上对抑郁／非抑郁人群进行区分，获得了７９．３％的准确率。尽管性能巧比通过脑电特征分类略低，但由于眼动数据规模较小，我，，容易采集等特点们认为，通过加入新特征尝试不同的分类算法，眼动数据在抑郁识别应

6、用中有着很大潜力。结合可穿戴趾Ｇ采集设备和低成本眼动追踪设备，我们的方法提供了利用可穿戴普适化设备来帮助医生对抑郁症患者病情进行远程监控的可能性，并为普通人群提供了实时监控自身情绪的机会。关键字：抑郁识别，，眼动特征，脑电特征组合分类打ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＤｅｐｒｅｓｓｉｏｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＥｙｅｍｏｖｅｍｅｎｔＦｅａｔｕｒｅａｎｄＥＥＧＦｅａｔｕｒｅＡｂｓｔ巧ｃｔＤｅｒｅｓｓｉｏｎｉｓａｃｏｍｍｏｎｍｅｎｔａｌｄｉｓｏｒｄｅｒｗｉｔｈｇｒｏｗｉｎｒｅｖａｌｅｎｃｅｈｏｗｅｖ

7、ｅｒｃｕｒｒｅｎｔｐｇｐ；ｄｉａｎｏｓｅｓｏｆｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎｆａｃｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｐａｔｉｅｎｔｄｅｎｉａｌｃｌｉｎｉｃａｌｅｘｅｒｉｅｎｃｅａｎｄｓｕｂｅｃｔｉｖｅｇ，ｐｊ－ｂｉａｓｅｓｆｒｏｍｌｆｒｅｏｕｓｉｎａｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｌｉｎｅａｒａｎｄｎｏ打ｓｅｐｒｔ．ＢｙｌｉｎｅａｒＥＥＧｆｅａｔｕｒｅｓ化ｏｕｒｇｒｅ化ａｒｃｈ，ｗｅａｉｍｔｏｄｅｖｅｌｏｐａｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅａｎｄｏｂｅｃｔｉｖｅａｐｐｒｏａｃｈ化ｄｅｐｒｅ