换一批基于穿戴式多生理信号的抑郁智能检测
Intelligent depression detection based on multi-physiological signals acquired by wearable devices
摘要抑郁症作为一种严重的心理精神疾病,损害着患者长期的身心健康.当前抑郁检测存在主观性强、手段单一、不够智能化等问题,以往研究多基于单模态信号进行分析,难以全面反映抑郁的多维特征.本研究基于自主研发的智能抑郁检测系统,使用可穿戴式设备采集前额叶双导联脑电、PPG信号、单导联心电信号,收集并提取30例抑郁症患者和40例健康对照者的数据,提出一种结合时空特征、加权注意力、随机森林的多模态抑郁识别模型RBLF-Net,能够结合多种信号的特征进行有效抑郁识别.在五折交叉验证中,该模型表现优异(分类准确率81.43%,精确度81.02%,召回率81.25%),优于其他对比模型,为抑郁识别提供一种多模态融合视角的智能分析方法.
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分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1005-202X.2025.09.010
发布时间
2025-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家重点研发计划（2023YFC3603600）
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